#iteration du Projet 5 - "Importation d'un vault Obsidian vers Apache Age" et plus précisément la suite de 2024-06-20_2211, #JeMeDemande comment créer une image Docker qui intègre l'extension pg_search ou autrement nommé ParadeDB.

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Je lis ici :

#JePense que c'est un synonyme de pg_search mais je n'en suis pas du tout certain.

En regardant la documetation de ParadeDB, je lis :

J'en conclu que ParadeDB est un projet qui regroupe plusieurs extensions PostgreSQL : pg_search, pg_lakehouse et pg_analytics.

Pour le Projet 5, je suis intéressé seulement par pg_search.

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#JeMeDemande si pg_search dépend de pg_vector mais je pense que ce n'est pas le cas.

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#JeMeDemande comment créer une image Docker qui intègre l'extension pg_search ou autrement nommé ParadeDB.

J'ai commencé par essayer de créer cette image Docker en me basant sur ce Dockerfile mais j'ai trouvé cela pas pratique. Je constaté que j'avais trop de chose à modifier.

Suite à cela, je pense que je vais essayer d'installer pg_search avec PGXN.

Lien vers l'extension pg_search sur PGXN : https://pgxn.org/dist/pg_bm25/

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Sur GitHub, je n'ai trouvé aucun exemple de Dockerfile qui inclue pgxn install pg_bm25.

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J'ai posté https://github.com/paradedb/paradedb/issues/1019#issuecomment-2184933674.

I've seen this PGXN extension https://pgxn.org/dist/pg_bm25/

But for the moment I can't install it:

root@631f852e2bfa:/# pgxn install pg_bm25
INFO: best version: pg_bm25 9.9.9
INFO: saving /tmp/tmpvhb7eti5/pg_bm25-9.9.9.zip
INFO: unpacking: /tmp/tmpvhb7eti5/pg_bm25-9.9.9.zip
INFO: building extension
ERROR: no Makefile found in the extension root

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J'ai posté pgxn install pg_bm25 => ERROR: no Makefile found in the extension root #1287.

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Je me suis auto répondu :

I think I may have found my mistake.

Should I not use pgxn install but should I use pgxn download :

root@28769237c982:~# pgxn download pg_bm25
INFO: best version: pg_bm25 9.9.9
INFO: saving /root/pg_bm25-9.9.9.zip

@philippemnoel Can you confirm my hypothesis?

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J'ai l'impression que https://pgxn.org/dist/pg_bm25/ n'est buildé que pour PostgreSQL 15.

root@4c6674286839:/# unzip pg_bm25-9.9.9.zip
Archive:  pg_bm25-9.9.9.zip
   creating: pg_bm25-9.9.9/
   creating: pg_bm25-9.9.9/usr/
   creating: pg_bm25-9.9.9/usr/lib/
   creating: pg_bm25-9.9.9/usr/lib/postgresql/
   creating: pg_bm25-9.9.9/usr/lib/postgresql/15/
   creating: pg_bm25-9.9.9/usr/lib/postgresql/15/lib/
  inflating: pg_bm25-9.9.9/usr/lib/postgresql/15/lib/pg_bm25.so
   creating: pg_bm25-9.9.9/usr/share/
   creating: pg_bm25-9.9.9/usr/share/postgresql/
   creating: pg_bm25-9.9.9/usr/share/postgresql/15/
   creating: pg_bm25-9.9.9/usr/share/postgresql/15/extension/
  inflating: pg_bm25-9.9.9/usr/share/postgresql/15/extension/pg_bm25.control
  inflating: pg_bm25-9.9.9/usr/share/postgresql/15/extension/pg_bm25--9.9.9.sql
  inflating: pg_bm25-9.9.9/META.json

Je pense que je dois changer de stratégie 🤔.

Je ne pensais pas rencontrer autant de difficultés pour installer cette extension 🤷‍♂️.

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Ce matin, j'ai passé 1h30 sur ce sujet.

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J'ai trouvé ce Dockerfile https://github.com/kevinhu/pgsearch/blob/48c4fee0b645fddeb7825802e5d1a4a2beb9a99b/Dockerfile#L14

Je pense pouvoir installer un package Debian présent dans la page release : https://github.com/paradedb/paradedb/releases

J'ai rapidement parcouru l'article "What UI density means and how to design for it" ainsi que les discussions sur HackerNews et Lobsters.

#JePense : En tant que utilisateur hacker, je suis attristé de constater — ce n'est qu'une impression — que les UI des applications mainstream semblent de plus en plus appauvries en termes de densité d'information. Mon propos concerne spécifiquement les applications desktop ; les applications smartphone ont d'autres contraintes, notamment la sélection avec le doigt.

#JeMeDemande si les contraintes des interfaces utilisateur en mode texte (TUI) permettent généralement une densité d'information plus élevée 🤔.
J'ai partagé cette réflexion dans ces deux commentaires : HackerNews et Lobsters

Dans l'article "Qu'est-ce que la génération augmentée de récupération (RAG, retrieval-augmented generation) ?" je découvre l'acronyme Génération Augmentée de Récupération.

Je constate qu'il existe un paragraphe à ce sujet sur Wikipedia.

The initial phase utilizes dense embeddings to retrieve documents. (from)

Je tombe encore une fois sur "embeddings", #JaimeraisUnJour prendre le temps de comprendre correctement cette notion.

Prenez l'exemple d'une ligue sportive qui souhaite que les fans et les médias puisse utiliser un chat pour accéder à ses données et obtenir des réponses à leurs questions sur les joueurs, les équipes, l'histoire et les règles du sport, ainsi que les statistiques et les classements actuels. Un LLM généralisé pourrait répondre à des questions sur l'histoire et les règles ou peut-être décrire le stade d'une équipe donnée. Il ne serait pas en mesure de discuter du jeu de la nuit dernière ou de fournir des informations actuelles sur la blessure d'un athlète, parce que le LLM n'aurait pas ces informations. Étant donné qu'un LLM a besoin d'une puissance de calcul importante pour se réentraîner, il n'est pas possible de maintenir le modèle à jour. (from]).

Le contenu de ce paragraphe m'intéresse beaucoup, parce qu'en 2023, c'était l'objectif que j'avais en créant l'issue https://github.com/stephane-klein/backlog/issues/226.

Sans avoir fait de recherche, je pensais que la seule solution pour faire apprendre de nouvelles choses — injecter de nouvelle données — dans un modèle était de faire du fine-tuning.

En lisant ce paragraphe, je pense comprendre que le fine-tuning n'est pas la seule solution, ni même, j'ai l'impression, la "bonne" solution pour le use-case que j'aimerais mettre en pratique.

En plus du LLM assez statique, la ligue sportive possède ou peut accéder à de nombreuses autres sources d'information, y compris les bases de données, les entrepôts de données, les documents contenant les biographies des joueurs et les flux d'actualités détaillées concernant chaque jeu. (from])

#JaimeraisUnJour implémenter un POC pour mettre cela en pratique.

Dans la RAG, cette grande quantité de données dynamiques est convertie dans un format commun et stockée dans une bibliothèque de connaissances accessible au système d'IA générative.

Les données de cette bibliothèque de connaissances sont ensuite traitées en représentations numériques à l'aide d'un type spécial d'algorithme appelé modèle de langage intégré et stockées dans une base de données vectorielle, qui peut être rapidement recherchée et utilisée pour récupérer les informations contextuelles correctes.

Intéressant.

Il est intéressant de noter que si le processus de formation du LLM généralisé est long et coûteux, c'est tout à fait l'inverse pour les mises à jour du modèle RAG. De nouvelles données peuvent être chargées dans le modèle de langage intégré et traduites en vecteurs de manière continue et incrémentielle. Les réponses de l'ensemble du système d'IA générative peuvent être renvoyées dans le modèle RAG, améliorant ses performances et sa précision, car il sait comment il a déjà répondu à une question similaire.

Ok, si je comprends bien, c'est la "kill feature" du RAG versus du fine-tuning.

bien que la mise en oeuvre de l'IA générative avec la RAG est plus coûteux que l'utilisation d'un LLM seul, il s'agit d'un meilleur investissement à long terme en raison du réentrainement fréquent du LLM

Ok.

Bilan de cette lecture, je dis merci à Alexandre de me l'avoir partagé, j'ai appris RAG et #JePense que c'est une technologie qui me sera très utile à l'avenir 👌.

Réflexion en travaillant sur 2024-05-15_2159 :

tmux is designed to be easy to script. Almost all commands work the same way when run using the tmux binary as when run from a key binding or the command prompt inside tmux. (from)

Voici un exemple de ce que je trouve élégant dans le design de tmux.
Les commandes tmux, comme par exemple set :

• peut être exécuté via le shell avec l'exécutable tmux :

$ tmux set -g window-status-current-format "Foobar"

• peut être utilisé dans le fichier de configuration tmux.conf :

set -g window-status-current-format "Foobar"

• mais aussi en configurant un raccourcie clavier (ici cet exemple n'a pas trop de sens) :

bind-key x set -g window-status-current-format "Foobar"

C'est ce qui est expliqué ici :

Each command is named and can accept zero or more flags and arguments. They may be bound to a key with the bind-key command or run from the shell prompt, a shell script, a configuration file or the command prompt. For example, the same set-option command run from the shell prompt, from ~/.tmux.conf and bound to a key may look like:

• $ tmux set-option -g status-style bg=cyan
• set-option -g status-style bg=cyan
• bind-key C set-option -g status-style bg=cyan

Le fonctionnement de tmux me fait aussi penser à i3 et sway…, plus précisément, les commandes utilisés dans leurs fichiers de configuration sont aussi exécutables via i3-msg commandname ou swaymsg commandename.

#JePense que c'est "çà" l'esprit Unix, des logiciels pour les utilisateurs qui ont un hacker mindset 🤔.

#JeMeDemande quels sont les autres logiciels qui suivent cet adn de tmux 🤔.

https://www.paradedb.com/

#JePense que c'est un synonyme de pg_search mais je n'en suis pas du tout certain.