Comprendre le concept de RAG
La RAG est une méthode qui optimise les résultats générés par un modèle de langage en intégrant des données externes provenant de sources de connaissances fiables. Plutôt que de se limiter aux informations disponibles dans les données sur lesquelles le modèle a été entraîné, la RAG permet au modèle de récupérer des informations à la volée, assurant ainsi que les réponses soient non seulement cohérentes mais aussi précises et à jour.
Comment fonctionne la RAG ?
Le processus est assez simple mais puissant. Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, cette dernière est transmise au modèle de langage via une API. Ensuite, au lieu de se baser uniquement sur les données internes du modèle, la RAG interroge des bases de connaissances externes pour récupérer des informations pertinentes. Ces données sont ensuite fusionnées avec les capacités génératives du modèle pour produire une réponse qui non seulement répond à la requête de l’utilisateur, mais qui est aussi enrichie par des informations actualisées et contextuelles.
Supabase : Le Puissant Outil pour Gérer vos Bases de Données PostgreSQL
Supabase s’impose comme un outil incontournable pour quiconque travaille avec des bases de données PostgreSQL. Ce service offre une solution robuste et évolutive, tout en étant facile à prendre en main. Mais qu’est-ce qui rend Supabase si puissant, et pourquoi devriez-vous envisager de l’utiliser pour vos projets ?
Une Solution Complète, Accessible à Tous
Dès le départ, Supabase se distingue par son accessibilité. Comme beaucoup de services modernes, il propose un niveau gratuit suffisant pour les usages simples et les projets de petite envergure. Mais pour les besoins plus complexes, plusieurs formules payantes sont disponibles, offrant des fonctionnalités supplémentaires adaptées à divers cas d’utilisation.
Un Outil Idéal pour les Besoins Précis
Supabase brille particulièrement lorsque vous avez un besoin spécifique : ne pas vous soucier de la gestion de la base de données et recevoir directement les résultats en format JSON. Cette fonctionnalité simplifie grandement l’intégration avec les applications modernes, en particulier celles qui utilisent des modèles de langage comme les LLM (Large Language Models).
Intégration Avancée avec les Vertexs et Plus Encore
L’une des forces de Supabase est sa capacité à exploiter les vertexs, une caractéristique qui le rend particulièrement adapté pour des applications nécessitant une performance élevée en termes de traitement de données, notamment lorsqu’il est associé à un LLM. Bien que cela puisse ne pas être nécessaire pour tous les projets, c’est un atout précieux pour ceux qui cherchent à pousser les limites de leurs capacités d’analyse.
Un Véritable Couteau Suisse du Développement
Mais ce n’est pas tout. Supabase ne se contente pas de gérer vos données ; il propose également une gestion complète de l’authentification des utilisateurs. Cette fonctionnalité intégrée élimine la nécessité d’utiliser des services tiers pour l’auth, simplifiant encore davantage le développement de votre application. Avec Supabase, vous avez un véritable couteau suisse entre les mains, capable de répondre à une multitude de besoins, du simple stockage de données à la gestion d’applications complexes.
Le POC de l’App : Intégration de Symfony 7, LLPhant et Supabase
Dans ce Proof of Concept (POC), nous allons explorer la création d’une application robuste en utilisant Symfony 7, la bibliothèque PHP LLPhant pour gérer les appels API, et Supabase pour la gestion de la base de données. Ce trio technologique offre une solution puissante et flexible pour le développement d’applications modernes.
Prérequis
Avant de commencer, assurez-vous de disposer des éléments suivants :
- Un compte Supabase actif : Vous aurez besoin d’accéder à la plateforme Supabase pour gérer vos bases de données PostgreSQL.
- Un compte API actif pour le LLM de votre choix : Que ce soit OpenAI, Hugging Face, ou une autre plateforme, un compte API est nécessaire pour intégrer un modèle de langage large (LLM) dans votre application.
- PHP 8.2 installé sur votre machine : La dernière version de PHP garantit une compatibilité optimale avec Symfony 7 et la bibliothèque LLPhant.
- Des connaissances en Symfony : Une bonne maîtrise du framework Symfony est indispensable pour suivre ce POC et comprendre les concepts sous-jacents.
Le POC de l’App : Mise en Œuvre avec Symfony 7, LLPhant, Supabase et PicoCSS
Dans ce Proof of Concept (POC), nous allons développer une application simple mais fonctionnelle en utilisant Symfony 7 pour la structure backend, LLPhant pour les appels API, Supabase pour la gestion de la base de données, et PicoCSS pour le design minimaliste et épuré. Ce projet vise à démontrer comment ces technologies peuvent être intégrées de manière fluide pour créer une application moderne.
Prérequis
Avant de plonger dans le projet, assurez-vous de disposer des éléments suivants :
- Un compte Supabase actif : Pour gérer et stocker les données dans une base de données PostgreSQL.
- Un compte API actif pour le LLM de votre choix : Pour intégrer et utiliser un modèle de langage large (LLM) via la bibliothèque LLPhant.
- PHP 8.2 installé sur votre machine : La version la plus récente de PHP pour garantir la compatibilité avec Symfony 7.
- Des connaissances en Symfony : Pour suivre et comprendre les concepts utilisés dans ce POC.
- PicoCSS : Une bibliothèque CSS légère et minimaliste, idéale pour ce type de projet.
Déroulement du Projet
Pour ce projet, nous allons suivre les étapes suivantes :
- Configuration de l’environnement :
- Installation de Symfony 7 et de toutes les dépendances nécessaires.
- Mise en place de Supabase pour gérer la base de données PostgreSQL.
- Installation et configuration de LLPhant pour les appels API au LLM choisi.
- Intégration de PicoCSS pour styliser l’application de manière simple et efficace.
- Création d’une Entité :
- Nous allons créer une entité simple qui représentera les données que nous souhaitons traiter et stocker. Cette entité sera connectée à la base de données gérée par Supabase.
- Mise en place d’un Formulaire (Form) :
- Un formulaire sera créé pour permettre aux utilisateurs de soumettre des données. Ce formulaire sera stylisé à l’aide de PicoCSS pour assurer une présentation claire et intuitive.
- Définition d’une Route :
- Une route sera définie pour gérer les requêtes associées à notre formulaire. Cette route permettra d’envoyer les données saisies à un service dédié.
- Traitement du LLM dans un Service :
- Les données soumises via le formulaire seront envoyées au service LLPhant pour traitement par le modèle de langage large (LLM). Ce service se chargera de la communication avec l’API du LLM et du traitement des résultats.
- Stockage des Retours API dans la Base de Données :
- Les résultats retournés par le LLM, enrichis par la Génération Augmentée de Récupération (RAG), seront ensuite stockés dans la base de données Supabase. Cela permettra de conserver un historique des requêtes et des réponses pour une utilisation future.
Étape 2
<?php
namespace App\Entity;
use App\Repository\RequestDataRepository;
use Doctrine\ORM\Mapping as ORM;
#[ORM\Entity(repositoryClass: RequestDataRepository::class)]
class RequestData
{
#[ORM\Id]
#[ORM\GeneratedValue]
#[ORM\Column(type: 'integer')]
private $id;
#[ORM\Column(type: 'string', length: 255)]
private $userInput;
#[ORM\Column(type: 'text')]
private $apiResponse;
// Getters and Setters
}
Étape 4
<?php
namespace App\Controller;
use App\Entity\RequestData;
use App\Form\RequestDataType;
use App\Service\LLMService;
use Doctrine\ORM\EntityManagerInterface;
use Symfony\Bundle\FrameworkBundle\Controller\AbstractController;
use Symfony\Component\HttpFoundation\Request;
use Symfony\Component\HttpFoundation\Response;
use Symfony\Component\Routing\Annotation\Route;
class RequestDataController extends AbstractController
{
#[Route('/request', name: 'request_data')]
public function handleRequest(Request $request, EntityManagerInterface $em, LLMService $llmService): Response
{
$requestData = new RequestData();
$form = $this->createForm(RequestDataType::class, $requestData);
$form->handleRequest($request);
if ($form->isSubmitted() && $form->isValid()) {
$response = $llmService->processLLM($requestData->getUserInput());
$requestData->setApiResponse($response);
$em->persist($requestData);
$em->flush();
return $this->redirectToRoute('request_data');
}
return $this->render('request_data/index.html.twig', [
'form' => $form->createView(),
]);
}
}
5 Traitement du LLM dans un Service
<?php
namespace App\Service;
use LLPhant\Client;
class LLMService
{
private $llmClient;
public function __construct(Client $llmClient)
{
$this->llmClient = $llmClient;
}
public function processLLM(string $input): string
{
$response = $this->llmClient->query($input);
return $response->getContent();
}
}
6. Stockage des Retours API dans la Base de Données
L’extrait du code ci-dessus montre déjà comment les retours API sont stockés dans la base de données via l’entité RequestData
et le service LLMService
. La méthode processLLM
appelle l’API LLM, et la réponse est stockée dans la base de données après avoir été traitée.
Si vous souhaitez approfondir davantage ou explorer d’autres concepts liés à ce projet, de nombreuses ressources sont disponibles en ligne. Vous pouvez consulter des articles détaillés sur Medium ou suivre des tutoriels complets sur YouTube pour enrichir vos connaissances et découvrir de nouvelles astuces de développement.
Conclusion
Ce tutoriel couvre déjà bien les bases pour comprendre comment utiliser un modèle de langage large (LLM) pour résoudre un problème, en particulier dans le contexte de PHP avec Symfony. Nous avons exploré l’intégration de plusieurs technologies puissantes, et ce POC démontre clairement l’intérêt d’utiliser des LLM dans des projets web.
Cependant, il est important de noter que l’utilisation des LLM ne convient pas à tous les cas d’usage. Il est essentiel d’évaluer soigneusement les besoins spécifiques du projet avant de décider d’intégrer des mécanismes de génération augmentée de récupération (RAG) partout.
Symfony, combiné à la robustesse de Supabase et à la puissance des LLM bien paramétrés, offre vraiment un potentiel énorme pour booster les applications web à un tout autre niveau.
Disclaimer : Ce projet n’est qu’un Proof of Concept (POC) et doit être considéré comme une base de travail, non pas comme un projet destiné à être mis en production. Les opinions exprimées ici sont les miennes.
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