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Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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rag.py — recherche + génération (version robuste, chapitres)
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• Charge **un ou plusieurs** couples index/meta (FAISS + JSON). Par défaut :
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rapport.idx / rapport.meta.json
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• Reconstitue les textes à partir des fichiers `path` indiqués dans la méta.
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– Les passages sont déjà prêts (1 par fichier court, ou découpés par index.py).
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• Recherche : embeddings BGE‑M3 (CPU) + FAISS (cosinus IP) sur tous les index.
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– top‑k configurable (déf. 20 pour index détaillé, 5 pour index chapitres).
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– trie ensuite les hits mettant en avant ceux contenant un mot‑clé fourni
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(ex. « seuil » pour ICS).
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• Génération : appelle llama3-8b-fast (Ollama) avec temperature 0.1 et consigne :
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« Réponds uniquement à partir du contexte. Si l’info manque : Je ne sais pas. »
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Usage :
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python rag.py [--k 25] [--kw seuil] [--model llama3-8b-fast]
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse, json, re, sys
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from pathlib import Path
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import faiss, numpy as np, requests
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from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel
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from rich import print
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ROOT = Path("Rapport")
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# ------------------------- CLI -------------------------------------------
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p = argparse.ArgumentParser()
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p.add_argument("--index", nargs="*", default=["rapport.idx"],
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help="Liste des fichiers FAISS à charger (déf. rapport.idx)")
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p.add_argument("--meta", nargs="*", default=["rapport.meta.json"],
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help="Liste des méta JSON assortis (même ordre que --index)")
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p.add_argument("--k", type=int, default=15, help="top‑k cumulés (déf. 15)")
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p.add_argument("--kw", default="seuil", help="mot‑clé boosté (déf. seuil)")
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p.add_argument("--model", default="llama3-8b-fast", help="modèle Ollama")
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args = p.parse_args()
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if len(args.index) != len(args.meta):
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print("[red]Erreur : --index et --meta doivent avoir la même longueur.")
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sys.exit(1)
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# ------------------------- charger indexes -------------------------------
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indexes, metas, start_offset = [], [], []
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offset = 0
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for idx_f, meta_f in zip(args.index, args.meta):
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idx = faiss.read_index(str(idx_f))
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meta = json.load(open(meta_f))
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if idx.ntotal != len(meta):
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print(f"[yellow]Avertissement : {idx_f} contient {idx.ntotal} vecteurs, meta {len(meta)} lignes.[/]")
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indexes.append(idx)
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metas.append(meta)
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start_offset.append(offset)
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offset += idx.ntotal
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total_passages = offset
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print(f"Passages chargés : {total_passages} (agrégat de {len(indexes)} index)")
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# ------------------------- cache texte -----------------------------------
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DOCS: dict[int,str] = {}
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for base_offset, meta in zip(start_offset, metas):
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for i, m in enumerate(meta):
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rel_path = m.get("path") or m.get("file")
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full_path = ROOT / rel_path
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DOCS[base_offset + i] = full_path.read_text(encoding="utf-8")
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print("[dim]Cache texte préchargé.[/]")
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# ------------------------- modèle embeddings -----------------------------
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embedder = BGEM3FlagModel("BAAI/bge-m3", device="cpu")
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# ------------------------- helpers ---------------------------------------
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def encode_query(q: str):
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emb = embedder.encode([q])
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if isinstance(emb, dict):
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emb = next(v for v in emb.values() if isinstance(v, np.ndarray))
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v = emb[0]
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return (v / np.linalg.norm(v)).astype("float32").reshape(1, -1)
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def search_all(vec):
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hits = []
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for idx, off in zip(indexes, start_offset):
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D, I = idx.search(vec, min(args.k, idx.ntotal))
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hits.extend([off + int(i) for i in I[0]])
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return hits
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# ------------------------- boucle interactive ----------------------------
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print("RAG prêt ! (Ctrl‑D pour quitter)")
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while True:
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try:
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q = input("❓ > ").strip()
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except (EOFError, KeyboardInterrupt):
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print("\nBye."); break
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if not q: continue
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# correction rapide de typos courantes (substituabilité…)
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q_norm = re.sub(r"susbtitu[a-z]+", "substituabilité", q, flags=re.I)
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vec = encode_query(q_norm)
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hits = search_all(vec)
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# Boost lexical : passages contenant le mot‑clé args.kw d’abord
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kw_lower = args.kw.lower()
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hits.sort(key=lambda i: kw_lower not in DOCS[i].lower())
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hits = hits[:args.k]
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context = "\n\n".join(DOCS[i] for i in hits)
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prompt = (
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"<system>Réponds en français, de façon précise et uniquement à partir du contexte. "
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"Si l'information n'est pas dans le contexte, réponds : 'Je ne sais pas'.</system>\n"
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f"<context>{context}</context>\n"
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f"<user>{q}</user>"
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)
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r = requests.post("http://127.0.0.1:11434/api/generate", json={
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"model": args.model,
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"prompt": prompt,
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"stream": False,
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"options": {"temperature": 0.1, "num_predict": 512}
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}, timeout=300)
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answer = r.json().get("response", "(erreur API)")
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print("\n[bold]Réponse :[/]\n", answer)
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print("\n[dim]--- contexte utilisé (top " + str(len(hits)) + ") ---[/]")
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for rank, idx_id in enumerate(hits, 1):
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m = metas[0] # non utilisé ici, on affiche juste le nom
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path = DOCS[idx_id].splitlines()[0][:250]
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print(f"[{rank}] … {path}…")
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