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RAG sur Pokémon
- Système de RAG spécialisé sur l'univers Pokémon, combinant données structurées issues de PokéAPI et contenus textuels de Poképédia, avec une interface Streamlit interactive.
2024
UTC
Technologies utilisées
PythonRetrieval-Augmented Generation (RAG)ChromaDBStreamlitGoogle GeminiLLM
Détails du projet
- Collecte hybride : fusion de données textuelles et structurées, avec nettoyage, filtrage et indexation pour optimiser la pertinence et la performance.
- Architecture orientée objet : encapsulation complète du système dans une classe RAGSystem, respectant les principes SOLID.
- Base vectorielle avec ChromaDB : vectorisation des documents, gestion des modes de réponse (normal vs engagé) et nettoyage automatique des ressources.
- Interface Streamlit : système interactif avec réglage de la température, affichage des passages utilisés, détection des hallucinations et outil d'évaluation intégré.
- Évaluation fine : mesures RAGAS et internes (faithfulness, context precision, relevancy...), comparaison des modes, et pistes d'amélioration identifiées (hybrid search, enrichissement du corpus, tuning des prompts).
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