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Article Wikipedia : https://en.wikipedia.org/wiki/LLM-as-a-Judge
Papier de recheche Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena datant du 24 décembre 2023.
Projet 20 - "Créer un POC d'un RAG"
Date de la création de cette note : 2024-12-20.
Quel est l'objectif de ce projet ?
Je souhaite réaliser un POC qui setup un Retrieval-augmented generation (RAG) qui permet d'aller chercher des informations dans des documents.
Fonctionnalités que j'aimerais arriver à implémenter :
- Le LLM doit pouvoir indiquer précisément ses sources pour chaque réponse.
- Le LLM devrait être en mesure de s’inspirer du style des documents importés dans le RAG.
- Les informations importées dans le RAG doivent avoir une priorité absolue sur les connaissances préexistantes du moteur LLM.
Je souhaite me baser sur LLaMa.
Dans ce projet, je souhaite aussi étudier les coûts d'hébergement d'un RAG.
Documents à importer dans le RAG ?
Mes critères de sélection sont les suivants :
- Des documents récents, contenant de préférence des informations inconnues des modèles LLaMa.
- Des documents en français.
- Des documents en libre accès.
- Si possible, avec peu de tableaux.
J’avais envisagé d’importer des threads de Hacker News via https://hnrss.github.io/, mais je préfère réaliser mes tests en français.
J’ai également exploré https://fr.wikinews.org, mais le projet contient malheureusement trop peu d’articles.
Finalement, je pense importer les 10 derniers articles disponibles sur https://www.projets-libres.org/interviews/.
Autres projets en lien avec celui-ci
Pourquoi je souhaite réaliser ce projet ?
Je souhaite implémenter un RAG depuis que j'ai commencé à utiliser ChatGPT — début 2023 (par exemple, ici ou ici).
Alexandre souhaite aussi réaliser ce type de POC : https://github.com/Its-Alex/backlog/issues/25.
Je pense qu'un RAG me serait utile pour interroger mon Personal knowledge management. Un RAG m'aurait été utile quand j'étais président du club de Tennis de Table d'Issy-les-Moulineaux.
De plus, j'ai plusieurs projets professionnels qui pourraient bénéficier d'un RAG.
Repository de ce projet :
rag-poc(je n'ai pas encore créé ce repository)
Liste de tâches
- [ ] Étudier kotaemon. Après cette étude, à moins d'avoir découvert des éléments bloquants :
- [ ] Réaliser un POC de kotaemon
- [ ] Étudier llama_index
Ressources :
- Augmenter ChatGPT avec le RAG de Science4All (version texte)
- https://github.com/topics/rag
- https://github.com/run-llama/llama_index
- https://github.com/run-llama/llama_parse
- https://www.youtube.com/watch?v=u5Vcrwpzoz8
- https://ollama.com/blog/embedding-models
- https://github.com/Cinnamon/kotaemon (voir note 2025-01-03_1545)
Open WebUI est une interface web de conversation IA.
User-friendly WebUI for LLMs (Formerly Ollama WebUI)
Dépôt GitHub : https://github.com/open-webui/open-webui
Documentation : https://docs.openwebui.com
Site officiel : https://llm-stats.com/
Dépôt GitHub : https://github.com/JonathanChavezTamales/llm-leaderboard
Article Wikipedia : https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model_benchmark
Les LLM Benchmark sont utilisés par les leaderboard du type LLM-Stats.com.
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