Créer un chatbot RAG Python avec Drive et Pinecone

Définir sources et question vérifiable

La leçon de février 2025 code un chatbot RAG en Python plutôt qu’avec un constructeur visuel. Le titre nomme DeepSeek ; la description cite Gemini pour traitement et embeddings, Pinecone pour stockage et Drive comme source. Identifiez les rôles sans supposer un seul modèle pour tout.

1. Choisissez quelques documents autorisés avec identités et contenu connus. Écrivez une question répondue par eux et une autre sans réponse.
2. Suivez environnement à 8:14 et clés à 13:01. Notez services et modèles avec le projet sans secrets dans les fichiers partagés.

Connecter stockage et documents

Base vectorielle à 13:13, Gemini à 20:20 et API Drive à 24:17. L’accès ne prouve pas l’ingestion ; une clé fonctionnelle ou un index vide ne constitue pas une collection recherchable.

1. Suivez Pinecone et Gemini puis la bonne source Drive. Confirmez les fichiers lisibles avant d’élargir.
2. Lancez l’ingestion de 28:32 et comparez texte traité et originaux. Gardez l’identité source avec le contenu stocké pour retrouver chaque passage.

Vérifier stockage et mises à jour

L’upsert apparaît à 32:27 et les mises à jour à 37:17. L’actualité des sources ne dépend pas seulement d’ajouts : évitez mélange d’ancien contenu, répétitions ou documents hors corpus.

1. Examinez quelques textes et récupérez le passage connu. Vérifiez le texte avant la réponse pour distinguer ingestion absente et mauvais résultat sélectionné.
2. Modifiez un document test et utilisez la mise à jour montrée. Comparez récupération et source modifiée et notez doublons ou contenu périmé avant d’élargir.

Vérifier le chat avec les preuves

L’interface commence à 43:26. La réponse finale ne remplace pas le contrôle de récupération. La description ne donne ni dépôt complet ni prompts exacts ; la leçon reste la référence d’implémentation.

1. Posez la question connue et comparez réponse, passage et fichier. Vérifiez faits et nuances du document.
2. Posez la question non couverte et examinez la gestion de l’absence de preuve. Gardez projet, tests et limites avant d’ajouter des sources ou des utilisateurs.

À retenir

Une réponse RAG utile reste liée à sa source. Examinez ingestion, recherche, mises à jour et génération séparément.