Roadmap update

.gitignore

@@ -4,6 +4,7 @@ mlflow.db
 
 # Par sécurité
 documents_projet/
+chroma_db/
 
 # Python
 __pycache__/

RAG/init.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+# Ce fichier vise à préparer les documents dans le RAG.
+# Une fois lancé, une base de données vectorielle locale sera générée
+
+from pathlib import Path
+from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoader # Charge les docs
+from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter # Divise le texte en chunks
+from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings # Tokénize le texte
+from langchain_chroma import Chroma # BDD, serait PG vector en prod'
+
+print("=== GENERATION DE LA BDD LOCALE ===")
+
+base_dir = Path(__file__).resolve().parent.parent # Dossier parent, où sont les données
+
+# Chargement de tous les documents txt du dossier docs/
+try:
+    loader =  DirectoryLoader(
+    path= base_dir.as_posix() + "/documents_projet/",
+    glob="**/*.txt",
+    loader_cls=TextLoader,
+    show_progress=True)
+    docs = loader.load()
+
+except FileNotFoundError:
+    print("ERREUR: Le dossier \"documents_projet\" n'est pas présent ! Il faut l'ajouter à la racine du projet avant de lancer ce script.")
+    import sys
+    sys.exit(1) # J'arrête ici
+
+
+print(f"Documents chargés: {len(docs)}")
+
+# Maintenant que j'ai chargé les documents, je vais les découper en chunks 
+# (taille d'un chunk = 500 caractères, chevauchement = 100 caractères)
+text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000/2, chunk_overlap=200/2)
+chunks = text_splitter.split_documents(docs) # Découpage des documents
+
+print(f"Ces documents ont été divisés en {len(chunks)} chunks de texte.")
+print("Exemple de chunk : ")
+print("===")
+print(chunks[-1])
+print("===")
+
+
+# Création du modèle d'embeddings 
+# https://docs.langchain.com/oss/python/integrations/text_embedding/huggingfacehub
+# https://huggingface.co/jinaai/jina-clip-v2
+embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="jinaai/jina-embeddings-v3", model_kwargs={"trust_remote_code": True})
+
+# Stockage des embeddings dans ChromaDB dans un dossier local "chroma_db"
+vectorstore = Chroma.from_documents(documents=chunks,embedding=embeddings, persist_directory=base_dir.as_posix()+"/chroma_db/",) # https://docs.langchain.com/oss/python/integrations/vectorstores/chroma
+
+print(f"Documents chargés et base de données créée à {base_dir.as_posix()+"/chroma_db/"} !")

readme.md

@@ -3,4 +3,24 @@
 **Les documents liés au projet ne sont pas inclus dans ce repo, il faut les ajouter à la racine dans "documents_projet/" !**
 
 ## Workflow
-![image](imgs/workflow.png)
+![image](imgs/workflow.png)
+
+## Mise en place
+
+La première étape est d'installer le `venv` Python:
+```
+python -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+Puis de définir les variables d'env de l'agent
+```
+cp AgentReact/.env.template AgentReact/.env
+nano AgentReact/.env
+```
+
+Une fois le dossier **documents_projet** ajouté à la racine, il est possible de générer la base de données vectorielle
+```
+python RAG/init.py
+```

roadmap.md

@@ -7,8 +7,8 @@
 - [X] Initialisation du projet, template d'agent préparé
 - [X] Première ébauche du Workflow
 - [X] Préparation de la roadmap
-- [ ] Mise en place du système de **RAG**
-- [ ] Lecture des documents et mise en base de données vectorielle
+- [X] Mise en place du système de **RAG**
+- [X] Lecture des documents et mise en base de données vectorielle
 
 ## Mise en place de l'agent
 - [ ] Préparation du `State`