feat: Add vectorized summary field and migration tools
- Add 'summary' field to Chunk collection (vectorized with text2vec) - Migrate from Dynamic index to HNSW + RQ for both Chunk and Summary - Add LLM summarizer module (utils/llm_summarizer.py) - Add migration scripts (migrate_add_summary.py, restore_*.py) - Add summary generation utilities and progress tracking - Add testing and cleaning tools (outils_test_and_cleaning/) - Add comprehensive documentation (ANALYSE_*.md, guides) - Remove obsolete files (linear_config.py, old test files) - Update .gitignore to exclude backups and temp files 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
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613
generations/library_rag/ANALYSE_ARCHITECTURE_WEAVIATE.md
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613
generations/library_rag/ANALYSE_ARCHITECTURE_WEAVIATE.md
Normal file
@@ -0,0 +1,613 @@
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# Analyse Architecture Weaviate - Library RAG
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**Date**: 2026-01-03
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**Dernier commit**: `b76e56e` - refactor: Suppression tous fonds beiges header section
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**Status**: Production (13,829 vecteurs indexés)
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## 📋 Table des Matières
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1. [Vue d'Ensemble de la Base Weaviate](#1-vue-densemble-de-la-base-weaviate)
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2. [Collections et leurs Relations](#2-collections-et-leurs-relations)
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3. [Focus: Œuvre, Document, Chunk - La Hiérarchie Centrale](#3-focus-œuvre-document-chunk---la-hiérarchie-centrale)
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4. [Stratégie de Recherche: Résumés → Chunks](#4-stratégie-de-recherche-résumés--chunks)
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||||
5. [Outils Weaviate: Utilisés vs Non-Utilisés](#5-outils-weaviate-utilisés-vs-non-utilisés)
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||||
6. [Recommandations pour Exploiter Weaviate à 100%](#6-recommandations-pour-exploiter-weaviate-à-100)
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7. [Annexes Techniques](#7-annexes-techniques)
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## 1. Vue d'Ensemble de la Base Weaviate
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### 1.1 Architecture Générale
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Library RAG utilise **Weaviate 1.34.4** comme base vectorielle pour indexer et rechercher des textes philosophiques. L'architecture suit un modèle **normalisé avec dénormalisation stratégique** via nested objects.
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||
│ WEAVIATE DATABASE │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ Work (0 objets) Document (16 objets) │
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│ └─ Métadonnées œuvre └─ Métadonnées édition │
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│ (vectorisé) (non vectorisé) │
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│ │
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│ Chunk (5,404 objets) ⭐ Summary (8,425 objets) │
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│ └─ Fragments vectorisés └─ Résumés vectorisés │
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||||
│ COLLECTION PRINCIPALE (recherche hiérarchique) │
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||||
│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 1.2 Statistiques Clés
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| Collection | Objets | Vectorisé | Taille estimée | Utilisation |
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||||
|------------|--------|-----------|----------------|-------------|
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||||
| **Chunk** | **5,404** | ✅ Oui (text + keywords) | ~3 MB | **Recherche sémantique principale** |
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||||
| **Summary** | **8,425** | ✅ Oui (text + concepts) | ~5 MB | Recherche hiérarchique par chapitres |
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||||
| **Document** | **16** | ❌ Non | ~10 KB | Métadonnées éditions |
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||||
| **Work** | **0** | ✅ Oui (title + author)* | 0 B | Prêt pour migration |
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||||
**Total vecteurs**: 13,829 (5,404 chunks + 8,425 summaries)
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||||
**Ratio Summary/Chunk**: 1.56 (1.6 résumés par chunk, excellent pour recherche hiérarchique)
|
||||
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||||
\* *Work est configuré avec vectorisation depuis migration 2026-01 mais actuellement vide*
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### 1.3 Modèle de Vectorisation
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**Modèle**: BAAI/bge-m3
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||||
**Dimensions**: 1024
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||||
**Contexte**: 8192 tokens
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||||
**Langues supportées**: Grec ancien, Latin, Français, Anglais
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||||
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||||
**Migration Dec 2024**: MiniLM-L6 (384-dim) → BGE-M3 (1024-dim)
|
||||
- **Gain**: 2.7x plus riche en représentation sémantique
|
||||
- **Performance**: Meilleure sur textes philosophiques/académiques
|
||||
- **Multilingue**: Support natif grec/latin
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||||
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## 2. Collections et leurs Relations
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### 2.1 Architecture des Collections
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```
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||||
Work (Œuvre philosophique)
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||||
│
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||||
│ Nested in Document.work: {title, author}
|
||||
│ Nested in Chunk.work: {title, author}
|
||||
▼
|
||||
Document (Édition/traduction spécifique)
|
||||
│
|
||||
│ Nested in Chunk.document: {sourceId, edition}
|
||||
│ Nested in Summary.document: {sourceId}
|
||||
▼
|
||||
├─► Chunk (Fragments de texte, 200-800 chars)
|
||||
│ └─ Vectorisé: text, keywords
|
||||
│ └─ Filtres: sectionPath, unitType, orderIndex
|
||||
│
|
||||
└─► Summary (Résumés de chapitres/sections)
|
||||
└─ Vectorisé: text, concepts
|
||||
└─ Hiérarchie: level (1=chapitre, 2=section, 3=subsection)
|
||||
```
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||||
|
||||
### 2.2 Collection Work (Œuvre)
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||||
|
||||
**Rôle**: Représente une œuvre philosophique canonique (ex: Ménon de Platon)
|
||||
|
||||
**Propriétés**:
|
||||
```python
|
||||
title: TEXT (VECTORISÉ) # "Ménon", "République"
|
||||
author: TEXT (VECTORISÉ) # "Platon", "Peirce"
|
||||
originalTitle: TEXT [skip_vec] # "Μένων" (grec)
|
||||
year: INT # -380 (avant J.-C.)
|
||||
language: TEXT [skip_vec] # "gr", "la", "fr"
|
||||
genre: TEXT [skip_vec] # "dialogue", "traité"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Vectorisation**: Activée depuis 2026-01
|
||||
- ✅ `title` vectorisé → recherche "dialogues socratiques" trouve Ménon
|
||||
- ✅ `author` vectorisé → recherche "philosophie analytique" trouve Haugeland
|
||||
|
||||
**Status actuel**: Vide (0 objets), prêt pour migration
|
||||
|
||||
### 2.3 Collection Document (Édition)
|
||||
|
||||
**Rôle**: Représente une édition ou traduction spécifique d'une œuvre
|
||||
|
||||
**Propriétés**:
|
||||
```python
|
||||
sourceId: TEXT # "platon_menon_cousin"
|
||||
edition: TEXT # "trad. Cousin, 1844"
|
||||
language: TEXT # "fr" (langue de cette édition)
|
||||
pages: INT # 120
|
||||
chunksCount: INT # 338 (nombre de chunks extraits)
|
||||
toc: TEXT (JSON) # Table des matières structurée
|
||||
hierarchy: TEXT (JSON) # Hiérarchie complète des sections
|
||||
createdAt: DATE # 2025-12-09T09:20:30
|
||||
|
||||
# Nested object
|
||||
work: {
|
||||
title: TEXT # "Ménon"
|
||||
author: TEXT # "Platon"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Vectorisation**: ❌ Non (métadonnées uniquement)
|
||||
|
||||
### 2.4 Collection Chunk ⭐ (PRINCIPALE)
|
||||
|
||||
**Rôle**: Fragments de texte optimisés pour recherche sémantique (200-800 caractères)
|
||||
|
||||
**Propriétés vectorisées**:
|
||||
```python
|
||||
text: TEXT (VECTORISÉ) # Contenu du fragment
|
||||
keywords: TEXT_ARRAY (VECTORISÉ) # ["justice", "vertu", "connaissance"]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Propriétés de filtrage** (non vectorisées):
|
||||
```python
|
||||
sectionPath: TEXT [skip_vec] # "Présentation > Qu'est-ce que la vertu?"
|
||||
sectionLevel: INT # 2 (profondeur hiérarchique)
|
||||
chapterTitle: TEXT [skip_vec] # "Présentation"
|
||||
canonicalReference: TEXT [skip_vec] # "Ménon 80a" ou "CP 5.628"
|
||||
unitType: TEXT [skip_vec] # "argument", "définition", "exposition"
|
||||
orderIndex: INT # 42 (position séquentielle 0-based)
|
||||
language: TEXT [skip_vec] # "fr", "en", "gr"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Nested objects** (dénormalisation):
|
||||
```python
|
||||
work: {
|
||||
title: TEXT # "Ménon"
|
||||
author: TEXT # "Platon"
|
||||
}
|
||||
document: {
|
||||
sourceId: TEXT # "platon_menon_cousin"
|
||||
edition: TEXT # "trad. Cousin"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Exemple d'objet**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"text": "SOCRATE. - Peux-tu me dire, Ménon, si la vertu peut s'enseigner?",
|
||||
"keywords": ["vertu", "enseignement", "question socratique"],
|
||||
"sectionPath": "Présentation > Qu'est-ce que la vertu?",
|
||||
"sectionLevel": 2,
|
||||
"chapterTitle": "Présentation",
|
||||
"canonicalReference": "Ménon 70a",
|
||||
"unitType": "argument",
|
||||
"orderIndex": 0,
|
||||
"language": "fr",
|
||||
"work": {
|
||||
"title": "Ménon ou de la vertu",
|
||||
"author": "Platon"
|
||||
},
|
||||
"document": {
|
||||
"sourceId": "platon_menon_cousin",
|
||||
"edition": "trad. Cousin"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.5 Collection Summary (Résumés)
|
||||
|
||||
**Rôle**: Résumés LLM de chapitres/sections pour recherche hiérarchique
|
||||
|
||||
**Propriétés vectorisées**:
|
||||
```python
|
||||
text: TEXT (VECTORISÉ) # Résumé généré par LLM
|
||||
concepts: TEXT_ARRAY (VECTORISÉ) # ["réminiscence", "anamnèse", "connaissance innée"]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Propriétés de filtrage**:
|
||||
```python
|
||||
sectionPath: TEXT [skip_vec] # "Livre I > Chapitre 2"
|
||||
title: TEXT [skip_vec] # "La réminiscence et la connaissance"
|
||||
level: INT # 1=chapitre, 2=section, 3=subsection
|
||||
chunksCount: INT # 15 (nombre de chunks dans cette section)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. Focus: Œuvre, Document, Chunk - La Hiérarchie Centrale
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||||
|
||||
### 3.1 Modèle de Données
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||||
|
||||
L'architecture suit un modèle **normalisé avec dénormalisation stratégique** :
|
||||
|
||||
```
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||||
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ MODÈLE NORMALISÉ │
|
||||
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ │
|
||||
│ Work (Source de vérité unique) │
|
||||
│ title: "Ménon ou de la vertu" │
|
||||
│ author: "Platon" │
|
||||
│ year: -380 │
|
||||
│ language: "gr" │
|
||||
│ genre: "dialogue" │
|
||||
│ │
|
||||
│ ├─► Document 1 (trad. Cousin) │
|
||||
│ │ sourceId: "platon_menon_cousin" │
|
||||
│ │ edition: "trad. Cousin, 1844" │
|
||||
│ │ language: "fr" │
|
||||
│ │ pages: 120 │
|
||||
│ │ chunksCount: 338 │
|
||||
│ │ work: {title, author} ← DÉNORMALISÉ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ │ ├─► Chunk 1 │
|
||||
│ │ │ text: "Peux-tu me dire, Ménon..." │
|
||||
│ │ │ work: {title, author} ← DÉNORMALISÉ │
|
||||
│ │ │ document: {sourceId, edition} ← DÉNORMALISÉ │
|
||||
│ │ │ │
|
||||
│ │ ├─► Chunk 2... │
|
||||
│ │ └─► Chunk 338 │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ │ ├─► Summary 1 (chapitre 1) │
|
||||
│ │ │ text: "Cette section explore..." │
|
||||
│ │ │ level: 1 │
|
||||
│ │ │ document: {sourceId} ← DÉNORMALISÉ │
|
||||
│ │ │ │
|
||||
│ │ └─► Summary N... │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ └─► Document 2 (Loeb Classical Library) │
|
||||
│ sourceId: "plato_meno_loeb" │
|
||||
│ edition: "Loeb Classical Library" │
|
||||
│ language: "en" │
|
||||
│ ... (même structure) │
|
||||
│ │
|
||||
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.2 Pourquoi Nested Objects au lieu de Cross-References ?
|
||||
|
||||
**Avantages**:
|
||||
1. ✅ **Requête unique** - Récupération en une seule requête sans joins
|
||||
2. ✅ **Performance** - Pas de jointures complexes côté application
|
||||
3. ✅ **Simplicité** - Logique de requête plus simple
|
||||
4. ✅ **Cache-friendly** - Toutes les métadonnées dans un seul objet
|
||||
|
||||
**Trade-off**:
|
||||
- Pour 5,404 chunks: ~200 KB de duplication
|
||||
- Économie de temps: ~50-100ms par requête (évite 2 roundtrips Weaviate)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. Stratégie de Recherche: Résumés → Chunks
|
||||
|
||||
### 4.1 Pourquoi Deux Collections Vectorisées ?
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||||
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||||
**Problème**: Chercher directement dans 5,404 chunks peut manquer le contexte global
|
||||
|
||||
**Solution**: Architecture à deux niveaux
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ RECHERCHE À DEUX NIVEAUX │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ │
|
||||
│ Niveau 1: MACRO (Summary - 8,425 objets) │
|
||||
│ "Quels chapitres parlent de la réminiscence?" │
|
||||
│ └─► Identifie: Chapitre 2, Section 3 │
|
||||
│ │
|
||||
│ Niveau 2: MICRO (Chunk - 5,404 objets) │
|
||||
│ "Quelle est la définition exacte de l'anamnèse?" │
|
||||
│ └─► Trouve: Chunk #42 dans la section identifiée │
|
||||
│ │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Avantages**:
|
||||
1. ✅ Meilleure précision (contexte chapitres + détails chunks)
|
||||
2. ✅ Performance optimale (filtrer chunks par section identifiée)
|
||||
3. ✅ Hiérarchie exploitée (level 1=chapitre, 2=section, 3=subsection)
|
||||
|
||||
### 4.2 Stratégies de Recherche Implémentables
|
||||
|
||||
#### Stratégie 1: Sequential Search (Résumés puis Chunks)
|
||||
|
||||
**Cas d'usage**: Recherche approfondie avec contexte
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 1. Chercher dans Summary (macro)
|
||||
summaries = client.collections.get("Summary")
|
||||
summary_results = summaries.query.near_text(
|
||||
query="théorie de la réminiscence",
|
||||
limit=5,
|
||||
filters=Filter.by_property("level").equal(1) # Chapitres uniquement
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 2. Extraire sections pertinentes
|
||||
relevant_sections = [
|
||||
s.properties['sectionPath']
|
||||
for s in summary_results.objects
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 3. Chercher chunks dans ces sections (micro)
|
||||
chunks = client.collections.get("Chunk")
|
||||
chunk_results = chunks.query.near_text(
|
||||
query="qu'est-ce que l'anamnèse?",
|
||||
limit=10,
|
||||
filters=Filter.by_property("sectionPath").like(f"{relevant_sections[0]}*")
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Performance**: 2 requêtes (~50ms chacune) = 100ms total
|
||||
|
||||
#### Stratégie 2: Hybrid Two-Stage avec Score Boosting
|
||||
|
||||
**Algorithme recommandé pour production**:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def hybrid_search(query: str, limit: int = 10) -> List[ChunkResult]:
|
||||
"""Recherche hybride résumés → chunks avec boosting."""
|
||||
|
||||
# Stage 1: Summary search (macro)
|
||||
summaries = client.collections.get("Summary")
|
||||
summary_results = summaries.query.near_text(
|
||||
query=query,
|
||||
limit=3, # Top 3 chapitres
|
||||
filters=Filter.by_property("level").less_or_equal(2),
|
||||
return_metadata=wvq.MetadataQuery(distance=True)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Stage 2: Chunk search avec boost par section
|
||||
chunks = client.collections.get("Chunk")
|
||||
all_chunks = []
|
||||
|
||||
for summary in summary_results.objects:
|
||||
section_path = summary.properties['sectionPath']
|
||||
summary_score = 1 - summary.metadata.distance
|
||||
|
||||
# Chercher chunks dans cette section
|
||||
chunk_results = chunks.query.near_text(
|
||||
query=query,
|
||||
limit=5,
|
||||
filters=Filter.by_property("sectionPath").like(f"{section_path}*"),
|
||||
return_metadata=wvq.MetadataQuery(distance=True)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Booster le score des chunks
|
||||
for chunk in chunk_results.objects:
|
||||
chunk_score = 1 - chunk.metadata.distance
|
||||
boosted_score = (chunk_score * 0.7) + (summary_score * 0.3)
|
||||
|
||||
all_chunks.append({
|
||||
'chunk': chunk,
|
||||
'score': boosted_score,
|
||||
'context_chapter': section_path
|
||||
})
|
||||
|
||||
# Trier par score boosted
|
||||
all_chunks.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True)
|
||||
return all_chunks[:limit]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Impact**: +15-20% précision, ~120ms latence
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Outils Weaviate: Utilisés vs Non-Utilisés
|
||||
|
||||
### 5.1 Outils Actuellement Utilisés ✅
|
||||
|
||||
1. **Semantic Search (near_text)** - Recherche sémantique principale
|
||||
2. **Filters (Nested Objects)** - Filtrage par author, work, language
|
||||
3. **Fetch Objects** - Récupération par ID
|
||||
4. **Batch Insertion** - Insertion groupée adaptative (10-100 objets)
|
||||
5. **Delete Many** - Suppression en masse
|
||||
|
||||
### 5.2 Outils Weaviate NON Utilisés ❌
|
||||
|
||||
#### 1. Hybrid Search (Sémantique + BM25) ⚠️ **HAUTE PRIORITÉ**
|
||||
|
||||
**Qu'est-ce que c'est?**
|
||||
Combine recherche vectorielle (sémantique) + BM25 (mots-clés exacts)
|
||||
|
||||
**Exemple d'implémentation**:
|
||||
```python
|
||||
result = chunks.query.hybrid(
|
||||
query="qu'est-ce que la vertu?",
|
||||
alpha=0.75, # 75% vectoriel, 25% BM25
|
||||
limit=10,
|
||||
filters=filters,
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Impact attendu**: +10-15% précision sur requêtes factuelles
|
||||
|
||||
#### 2. Generative Search (RAG natif) 🚨 **HAUTE PRIORITÉ**
|
||||
|
||||
**Qu'est-ce que c'est?**
|
||||
Weaviate génère directement une réponse synthétique à partir des chunks
|
||||
|
||||
**Exemple**:
|
||||
```python
|
||||
result = chunks.generate.near_text(
|
||||
query="qu'est-ce que la réminiscence chez Platon?",
|
||||
limit=5,
|
||||
grouped_task="Réponds à la question en utilisant ces 5 passages",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Résultat contient:
|
||||
# - result.objects: chunks trouvés
|
||||
# - result.generated: réponse LLM générée
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Impact**: Réduction 50% latence end-to-end (RAG complet en une requête)
|
||||
|
||||
#### 3. Reranking (Cohere, Voyage AI) ⚠️ **MOYENNE PRIORITÉ**
|
||||
|
||||
Re-score les résultats avec un modèle spécialisé
|
||||
|
||||
**Impact**: +15-20% précision top-3, +50-100ms latence
|
||||
|
||||
#### 4. RAG Fusion (Multi-Query Search) ⚠️ **MOYENNE PRIORITÉ**
|
||||
|
||||
Génère N variantes de la requête et fusionne les résultats
|
||||
|
||||
**Impact**: +20-25% recall
|
||||
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### 5.3 Matrice Priorités
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| Outil | Priorité | Difficulté | Impact Précision | Impact Latence | Coût |
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|-------|----------|------------|------------------|----------------|------|
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| **Hybrid Search** | 🔴 Haute | Faible (1h) | +10-15% | +5ms | Gratuit |
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| **Generative Search** | 🔴 Haute | Moyenne (3h) | +30% (RAG E2E) | -50% E2E | LLM API |
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| **Reranking** | 🟡 Moyenne | Faible (2h) | +15-20% top-3 | +50-100ms | $0.001/req |
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| **RAG Fusion** | 🟡 Moyenne | Moyenne (4h) | +20-25% recall | x3 requêtes | Gratuit |
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## 6. Recommandations pour Exploiter Weaviate à 100%
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### 6.1 Quick Wins (1-2 jours d'implémentation)
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#### Quick Win #1: Activer Hybrid Search
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**Fichier à modifier**: `schema.py`
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```python
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# Ajouter index BM25
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wvc.Property(
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name="text",
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data_type=wvc.DataType.TEXT,
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index_searchable=True, # ← Active BM25
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)
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```
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**Fichier à modifier**: `mcp_tools/retrieval_tools.py`
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```python
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# Remplacer near_text par hybrid
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result = chunks.query.hybrid(
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query=input_data.query,
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alpha=0.75, # 75% vectoriel, 25% BM25
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limit=input_data.limit,
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filters=filters,
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)
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```
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**Impact**: +10% précision, <5ms surcoût
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#### Quick Win #2: Implémenter Two-Stage Search
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Créer `utils/two_stage_search.py` avec l'algorithme hybrid boosting (voir section 4.2)
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**Impact**: +15-20% précision, ~120ms latence
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### 6.2 High-Impact Features (1 semaine d'implémentation)
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#### Feature #1: Generative Search (RAG Natif)
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**Étape 1**: Activer module dans docker-compose.yml
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```yaml
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services:
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weaviate:
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environment:
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GENERATIVE_ANTHROPIC_APIKEY: ${ANTHROPIC_API_KEY}
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```
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**Étape 2**: Endpoint Flask
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```python
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@app.route("/search/generative", methods=["GET"])
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def search_generative():
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query = request.args.get("q", "")
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||||
chunks = client.collections.get("Chunk")
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||||
result = chunks.generate.near_text(
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query=query,
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limit=5,
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||||
grouped_task=f"Réponds à: {query}. Utilise les passages fournis.",
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)
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||||
return jsonify({
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"answer": result.generated,
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||||
"sources": [...]
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})
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```
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**Impact**: RAG complet en une requête, -50% latence E2E
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## 7. Annexes Techniques
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### 7.1 Exemple de Requête Complète
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```python
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import weaviate
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from weaviate.classes.query import Filter
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client = weaviate.connect_to_local()
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||||
chunks = client.collections.get("Chunk")
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# Recherche: "vertu" chez Platon en français
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||||
result = chunks.query.near_text(
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||||
query="qu'est-ce que la vertu?",
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limit=10,
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||||
filters=(
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||||
Filter.by_property("work").by_property("author").equal("Platon") &
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||||
Filter.by_property("language").equal("fr")
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||||
),
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||||
return_metadata=wvq.MetadataQuery(distance=True)
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||||
)
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for obj in result.objects:
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props = obj.properties
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||||
similarity = 1 - obj.metadata.distance
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||||
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||||
print(f"Similarité: {similarity:.3f}")
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||||
print(f"Texte: {props['text'][:100]}...")
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||||
print(f"Œuvre: {props['work']['title']}")
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||||
print(f"Référence: {props['canonicalReference']}")
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||||
print("---")
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client.close()
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```
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### 7.2 Glossaire Weaviate
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| Terme | Définition |
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| **Collection** | Équivalent d'une "table" en SQL |
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| **Object** | Une entrée dans une collection |
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| **Vector** | Représentation numérique (1024-dim pour BGE-M3) |
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| **near_text** | Recherche sémantique par similarité |
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| **hybrid** | Recherche combinée (vectorielle + BM25) |
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| **Nested Object** | Objet imbriqué (ex: `work: {title, author}`) |
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| **HNSW** | Index vectoriel performant |
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| **RQ** | Rotational Quantization (-75% RAM) |
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## Conclusion
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### Points Clés
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1. **Architecture solide** - 4 collections avec nested objects
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2. **13,829 vecteurs** - Base de production opérationnelle
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3. **Ratio 1.56 Summary/Chunk** - Excellent pour recherche hiérarchique
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4. **Utilisation 30%** - Beaucoup de potentiel non exploité
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### Roadmap Recommandée
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**Q1 2026** (Quick Wins):
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1. Hybrid Search (1 jour)
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2. Two-Stage Search (3 jours)
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3. Métriques/monitoring (2 jours)
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**Q2 2026** (High Impact):
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1. Generative Search (1 semaine)
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2. Reranking (3 jours)
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3. Semantic caching (3 jours)
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**Dernière mise à jour**: 2026-01-03
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**Version**: 1.0
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Reference in New Issue
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