README.md

rag-tutorial-v2

Sur ce repository, vous trouverez le code source de l'application de tutoriel de RAG v2 ansi qu'un petit exemple de tokenisation

Le RAG

Prérequis

• Python 3.10
• Ollama installé et disponible

Installation

1. Clonez le dépôt

2. Rendez-vous dans le répertoire de Django :

   cd server

3. Créez un environnement virtuel et activez-le :

   python3.10 -m venv env
   source env/bin/activate

4. Installez les dépendances :

   pip install -r requirements.txt

5. Assurez-vous qu'Ollama est installé et disponible sur votre système.

Lancer l'application

1. Appliquez les migrations de la base de données :

   python manage.py migrate

2. Lancez le serveur de développement :

   python manage.py runserver

3. Accédez à l'application via votre navigateur à l'adresse http://127.0.0.1:8000.

Tokenisation

Prérequis

• Python 3.10

Installation

1. Se déplacer dans le répertoire de tokenisation :

   cd tokenization-example

2. Créez un environnement virtuel et activez-le :

   python3.10 -m venv env
   source env/bin/activate

3. Installez les dépendances :

   pip install -r requirements.txt

Lancer l'application

1. Lancez le script de tokenisation :

   python tokenisation_openai.py

Embeding

Prérequis

• Python 3.10
• Ollama installé et disponible

Installation

1. Se déplacer dans le répertoire d'embedding :

   cd embedding-example

2. Créez un environnement virtuel et activez-le :

   python3.10 -m venv env
   source env/bin/activate

3. Installez les dépendances :

   pip install -r requirements.txt

Lancer l'application

1. Lancez le script d'embedding :

   python embedding.py

Similarité cosinus

Prérequis

• Python 3.10

Installation

1. Se déplacer dans le répertoire de similarité cosinus :

   cd sim-cos-example

2. Créez un environnement virtuel et activez-le :

   python3.10 -m venv env
   source env/bin/activate

3. Installez les dépendances :

   pip install -r requirements.txt

Lancer l'application

1. Lancez le script de similarité cosinus :

   python sim-cos.py