Retrieval-Augmented Generation (RAG)
warning
For the following tutorial, we use DINUM instance of OpenGateLLM, called Albert API. If your are not a user of this instance, please refer to the OpenGateLLM readme to install and configure your own instance. You need to have a text-generation or image-text-to-text model, a text-embeddings-inference model and vector database to run this tutorial.
%pip install -qU wget openai
import os
from urllib.parse import urljoin
from openai import OpenAI
import requests
First, setup your API key in the environment variable ALBERT_API_KEY for OpenAI client.
base_url = "https://albert.api.etalab.gouv.fr/v1"
api_key = os.getenv("ALBERT_API_KEY")
client = OpenAI(base_url=base_url, api_key=api_key)
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} # for requests
Retrieve the list of available models with /v1/models endpoint for performe RAG with chat completions. Theses models have the type text-generation or image-text-to-text.
models = client.models.list().data
model = [model for model in models if model.type in ["text-generation", "image-text-to-text"]][0].id
print(f"Chat model found: {model}")
Chat model found: albert-small
Create a collection named tutorial. A collection is a group of documents that will be used to perform a RAG. To create a collection, we call the /v1/collections endpoint with the name of the collection.
response = requests.post(urljoin(base_url, "/v1/collections"), json={"name": "tutorial"}, headers=headers)
response.raise_for_status()
response = response.json()
collection_id = response["id"]
print(f"Collection ID: {collection_id}")
Collection ID: 2386
Retrieve a PDF file from internet to import into the collection.
response = requests.get(url="https://pdfobject.com/pdf/sample.pdf")
response.raise_for_status()
pdf_bytes = response.content
print(f"PDF content (base64 encoded): {pdf_bytes}")
PDF content (base64 encoded): b'%PDF-1.3\n%\xc4\xe5\xf2\xe5\xeb\xa7\xf3\xa0\xd0\xc4\xc6\n4 0 obj\n<< /Length 5 0 R /Filter /FlateDecode >>\nstream\nx\x01\x9dZ\xcb\x92\xdbF\x12\xbc\xe3+\xfa\xc8\x89\xf0\x8c\xd9\r>\x8f^\xd9\x8a\xf0\xc6\xda!\x87\xc7\xbb\x87\r\x1f0$4j\x07\x08R\x040\x9f\xbb\xdf\xb2\x99\xd5U\rP\xa4d\x8d\xf6\x11\xe2\x80\x8dFuVV\xd6\x03\xfc\xe8~s\x1f\xdd\x1c\xff]\xf9\xe0\xd6\xdb\xe0\xce\xb5\xfb\x8fk\xdd\xf7o:\xefv\x9d\xf3\xae\xdb}\xfa\xfd{7\x7fX\xcd\xe5?.N\xbf,p3\xbf,\xe7~\xbb\x9ao\xd2\xad\x11\x0f\xf0\xb2\xea\x9e\xff\xf0\x19\xbb\x83\xfb\xc7\xa3+W\xe9*\xfe]\x07\xe7\xe7+\xf7xp\xdf\xbf\xf5\x0fs\xe7\x8b\xc7\xf7n\xf6{u85\xb5{\xf7\xe3\xdb;\xf7\xf8\x97\xfb\xe9\x11\xc6\xce\xb9\xe9g6\xf4\x1b}\xccF6,C\xda0<\xcc\x0b\xef\xb8\xe1\xe3\x87\xd89\xfc\xafr]\xb4\xad\xdd\xff\x9a\xfa\xc1\xbd\x1dZ\xf7>\xfd\xffa|\xd8\x8d\xe7\x140\x1cH\x11\xb1{"\x06\xc3WezNI\xc3\xf9\x9c\xff\xba\xd9\xbf\x8e\xe7;\xe7\xd7nV\x1f\xee\xdc\xfd\xd6\xbb\x99\xc3\xbf\xe5\xd2\xcd\xe2\xa9\x1bxm\xbd.\xe4\xdab\xebf\xfbc#\xebCZ\xe6K\\\xebb\xcf;6\xe9\xd2\x06W\xaaC\xdd\x7fw\x07G\xe9\xaa\r\xbe\xdb\x1d\xdb\xae\xde\xf5u?\xd4\xe7\xbb\xe2\x1e\xfb\xf39>`\xa7j\x1fO\xb1\xdb\xc5\xf6Y\x9f\xccohI\xdd\xc4\x1e\x87\x847t1\xeez\xf7\xa1\xea\xea\xa6\x19:\\\x0f%\xbf(\xee\xfd\x1c\x1f\xdeW\xbb\xd8\xc4.\xf2\x8b\x12\xe7\xe1&4\xe6\xb8\x8fG\xeea&\xfb\x05L\xae\xf7\\\x85O\xf2(\xdc}\x88\x0f\xd8\xe9O\xf7\xf8\xcf\xe4\xbd\x1b\x80\x92\t\x9f\x00\xba\xde\\\x03\xfaf8WO\xb1\x1fxJ\xf8Y\x9e\xb0\xc0\t\xba\x01G<\xc9\x81\x82\x1eh\x03\x9b~\x1d\x9a\xa6\x12\xe8\x9354\xea\xa5n`\xde*\xdd\xbb\x84u-\xce\xf5\x80\xfd\xe4\xbc\xee~\x89\xe3\xfd\xd4G\xb9m\x9d\xae\xf1x]}8\x01\\\xa7\xd8\xae&>\\( \x1e\xab\x87\x1e;-t+\x8f\xa74\xf0\xcb\xd0\x01\xe8\xa0wnp\xf1\x9d\xd2\xe2\x18[xR\xcf\xe1\x03>TM\xfc8T\x078\x98,!\xfe[\xac\xaf\xcf\x15i >\xaf\x9f\xeb\x1e\xc0\xbe\x16\xcdmYH\\M\xe9y\xfaP\x19?\xfbs\x85\x07\x18C=m\xda\x1d\x0f\x87\xe3\xfeH\xae\xe9\x01\xcb \xb6\xdc\x15\xa4\xf4\x91\\\xb0\x93\x06\x1e\xf5\x10AvE?\xac\xf1\x01\xb4\xdc\xc7C\xdd\xf6Bu?\x07aH\t\xbf\x9c\xbbY:%"R.\x05\x1eM\x88C\x10\xb8($^\x8b\t\xf8S-\x08K\xb8\xe2\xaf\xa1\xeb\x8f\xb2f\xa5\x1ba\xc1&\xa4@\xf2kX\x02/\xc06|\x90U\xf4\x0b\xbc\x0ev\xe0\xcfW\xe2\x16\xe6\x9bk\xdc~n{x\x01\xd0\xddC\xb4\xe4\x19\xe5\x1a\xcc"\x82k=cY\xc24\xba\r\x9e\xb7PX,\x96\xc5\xec\xcd\xb9"pz\xca\xc5\x1c\xe7i\xaa,\x135\r\xa7\xbd4\xbc\xdc\xe2\xd4M|\x1e\x1a\xd9Y\xf9S\x92\x18\xbb\xe1\x0c\xca3\x08\xcc5[\xdcT\xb7\xf1@\xa6aO\xde\xbf\x80\xf4\xcd~\xa8\xdb\xba\x02\xcb\x96\x1a\x8f\x8b\x15>t\xbb\xba\xa9\xcf\xb1\xfb8\xd4X\'[\x80\xb5\x0ct\xc1\t\xd7\xf4a\x8b9>\x88Q\xb6\'\xf4|\xd6\x8bF|\x19\xcd"\xa9\xfbeL\x07\x88\xca\x15\x0b\xff\x9d\x8c\xab\xbb>>\r\x8dP\x85\xd1\xc5\x13x>~\x1f\x11A\x07F\x02 \xe5\xd5\r\xfe\x958\x11\xc3\xd6\x8a\x00\x12\n\x83\x14\xe7\xe7\t\xb9.\x10x\x91\x00\xfe\xa1\x17=\x9d`r\x86\xc5$\x94,&j\x7fgJ\xb5\xdb\r\x87\x8ep&\xc5\xa3\x08\x01\xb4\n|\xa0\xb5j4\x83\xe7%\xf6\x15\xaeY8\xf8\r\xbeT\xc5\xb5\xb3\xad\xf1A\xac\xc3\xe3\xff,^\xa5\x8d\x01\t\xe1\nG\x15\t\xbfI\x81\x10\xa8\x8f\x9aR\x18\xd7\x94\x14\x03f\r\x04\x9f\x9a\n\xd1\t\xbe\xa9\xd9\x81\xba\x1e[,\xa3\x88\x0b$K_\xcc\xceC\x7f\x16\x9f,\xcdn\x1e\xe5\xe3\x10;\xaeT\xa6\x06\xa6/SH\xa3d \xe5NC\xf3\x12[\xc8La6\x18\xdeDI\tk\x0eC\xc10\xd1lo\x8a\xe9=\xcc}\xa9\xce1\xe5%;\xdf\x1c\xf6Ba\x9e\xc9\xe1\x85\xed\x8a\xa41\x03\xb1\xa1\xb8D\xf5u\x19\',oh$(\xc1d\x11_\xaa\x83<\x9e\xda%\xe0\xacp\xb5;6M\xdc!\x1f\xed\x058K!%\x11D\x9af\x84*;K\xf2Od\xc9\xb8\x1d\x968l\x04sT\x82\xf7I$yV\xd9\x1f\x85\x10\x18S\xc7\xf7u\xbb\x07\xd4K=vI\xda0e\xe1\xd0\xba\xb4d\xcaJ1\x89\x8b\xe9\xf6\x92i\xf0\x848\x85\xfa\xd6)\xceM\xab\xcb\xd5\xbc\x10.\xd2\x81f\x1e\xa9\xd1\x03\xb8\x1e\xe9\xa7\xfe\x06\xe8V7dr\x8c\x96,\xc5\x12\x06\x96\xfc$\x81\xe8i)\x97L\t\x0c#_\xaa\x943$%\xc6S.\xc4W[\xf0,\xb9\x17l\xb6[\xe1\xf2\xdf\x87\xee\x04\x9cb\xd7\x81\x0c\xa5}C\x8a5\xf1\x895\x91d,l\x9eYL\xa1f\xf5\x02\x10L/\x03q<T}/eN\xbe*\xd9_\xca\xb0\x05\xf6\x93\x92h\x83\x85Z\x87\xe5\xcc\x14x\x8d\xd9\xfbB\xc3\x03\xfd\xc0\x94\xfd\xdd\x17A\xbd\xad\x96\xd0\x96\xab(\xff\x80cZ\xd2>\x8bU\xa6\xec\x9a\xe6\xbe\xbb+xnr\xc83=\xb5\xac\x81 t\xc05]]\xe2\xe2\xefR\xa3\xd1d\xaec\x05\xa5\x82e\xf4\xf6T\x8fj@p\xa14\xd2e\xcc\xac?\xa4\xfa\x84\xdb\xcd\x13\xfd\x98dTzR\xc9\x88\xfd@\xd1\x97c3\xf4\'\xc9\x7f\xac\x1a\xf8\x98\xed\xa2\x98\xdc\xcf\xfa\x0cW\x19*\xef\xeb\xe19J\x85\xc3\xcd\xb8\x94\x0e\x7f\x19\x9a\xd3\xd0WIZ\'\xb6\x83\xfc\xcd7\xd4\x93a{C3\xa7\xbc\x11\x8e\xf0\xe1K\x1c\x9d\x02\xc7\x8f)\x9ch\xa4\xe0\x88K9\x91\xe0T\'\xf3D\x1f%z\x13A\x1cB5\xa5\x04B-\'\xbf\xb1\x96\xe1\xcf\xf3\xe3\x9f\x03e\x845\xa2%#\xe6\xb2T#\x163\xa9\x11Y^p#\xef\t\x0c\x13\t\xfe\xd0\x80\xc6\xdaT$P%\x14?V\x03]\xf5\x1c\x95\xcb\xa9B-`E\xc5\xde!h\x91\xc24\x00nv\xbd\x94$\xa5bL\xc7\x7f\x99\xad\xe8\xdc\xae\x1b\xa0\x12\xfc\xbbdk\x16\x7f\'\xe9\xc2\x89\xe3>\xdfV\xdd\x8c\x81\x12\x87\xbc\xdc\x15m\xd5\xbb\x89\xae\x11\x95\xb0\xc2\xb1\xa5S\xd2#\xe0\x02\\\x00\x05\x1eQ\xba\x97|\x98\xabqV\x8e\xbc\xb5d\x98\xbf;Wu\x07\xa1\xc4\xdfy\x03|\x7f\x9d\xbb4\xae\x02e\xa8\x1d\xda\x1d\xb4F\xa1\x94\xd4\xa5\xa4\xb1\xd6,0Bb\xb5\x1b\xe0\\\xb8\x86\x0f,`+\xbc`\xae\x81/r\xef$9TJ[\\T7\x86%\xb6\xa7,\xc2\xd4\xcf\'\xb3\xdb\xc0\x81\xc5W\xc05\xc7\xa7\xe39\xc9\x9bW\xc3\xa5I\xecq\x955\xe8\x16\t\x9f\xfcP\xb2\x91`\xa9\x9b\x13\xe3a\xab\xc4\xe5E\xa5\xa68\xb2&\xdb\x0fHJ\xb9zE;Sh\x12\x1c\x0f)=\xce\x0bJ\xd2\xb6JfXg+]&6F\x10X\x7f\xe9\x99\xcb\x7f\x15\x94\xad\xb6\xa7AZ\xfa\x82\xfej&\xe2Z\x03@T\xce\x8cg#a\xc5\x9fuh\x0c\x8b\\\xfb\xbd\xbe%-\xd1\x0f^a:\xf6\xcc\xa8P\x158\xd8 \x9d\xe7\xeex\x96\xa6\xd1\xea$\xea\xf1E\xaf\xee\x8c>\xb8\x83\x92\x81\x13P\x8cI\x14\x16E?&\x15\n\n2\x16\xf5\xb1\xdd\xc5\xfd\xd02\x8cM]\x98\xca\xd0\x11\x03e\x1c\xb9e\xaf\xa0*N}\x8f\xfb\xbb\x02\x97\x85\xeb\xd8\xe6\xb2%#\x8f\xf1\r\x85\xbd\x19\xd8\xa7bW\xcb\x9e\xdc\xbd\x8dO\x1f\xa6\xd4+\xbe\xaas/\xd1\xba]\xc1\x94\x04\xd1|\x1b<\xe6\x1e\x13\x817y\xdb\x80h]u\x8a5\xebP\xcb\xd5\x81\xac\xc39\x9c\xb5\xf6\x81]\x93\xc5\x10\xa3\x05\xb4\xe5\x01=\xc3\xe5Pu\x1d1\xc0<&]\x94\xd4\xafB\xbd\x03Cs\x15L-\x95\x92L\xf1\xf1\x18\xe3hIZ\xa8:\xa3\x87\xc0\xb5\xa9\xde@\xb1\xd5\x1b\x9e\x15\xed\xcb4\x18\xd8\xb2\xd2\x0e\xca7\x80~\xa9(\xeb\xaf\xa7\x19\x1b\xb1+\xfc\xa4\xb5),c{VT\xc6n\x93s\x0ed\x84]P\x0c\xd12\x98!\xb0\xb0R\xd6\xe2j\x95<\x0e\x86\x14Z\x8e\x1aJX\xac\x02m\xb8\xfb\xdc\xa1\xb0,\xdb\xa8\x8f\x08_\nTK6~\r\xfc\xc7\xc9L\xee\x1f<\xa9\x94\tK\x97L\x9e\xb5\x87\x97\x9f\x06\xa0\x03\xb7Q\x8b\xd2\xe8\x0b\x86\xb2\x85+\xac#\xf0|\xeadZ\x82\xe5\x9f\xd7A\x1d(^\xb6\x9c\x0b\xf4CW`Z\x06\xcd"\xc8&\x12S%L\xca\x18\x01jg\xa0\xfd\x17\xad\xb2W\xa2\x05"\x9aFs\x9c \xc9!(GZ\x13Z&\r\x12\x80\x96\x00,*\xef\xd1\x82\x02\xebz\x87J\xcdZ\x9c\xc04t\xfeplw\xd2d\xd8h\xcb\xd3\xae\n\x0b]\x96\x00\x0eZdxH\xa9P\xbe\x05\xf6\xb4\xa3\x0eis\x8a\xb8\xe0\xc4e\x02,\xb1\xb6\x1a\x8d\\\xb7\xe9\xcfn\x98\xe4\xfb\x82\xa3\xe0\x9b\x93\xdaO\x80\x05:W\xc0\x8e\x95\\*\xf9\x91\xef\x98!\xeb\x01G\xc8\xbd\x06\xe7\x0c\xcf\xe7\xea%\xee\x19\xa7\x96\x01\x02EZ\x16\x1a(%k\xa3\x91\xd0\x9cP$\xacq^)\x9a\x18{5vN\x92\xc9d\x8e-\x0c\x9c\\\x98\xa74\xa2\x83\xc0D,\x98E-\x01\r\x08\x89nJ\xaaaG\\a\x01H\x9f\x8a\xffD!l\xac\x13\xd8\x95\xe5\xd9- \x94\x94.\x95\xb7\xd6\xbb\xdf\xc0P\xb8\xd1\x80\xd4\t\xb5\xc2\xf8\xe0\xd2\xf4\xc6M\x1b9\xf8\xdd\xa6\xe0_\xe7\xa7\xf5\x8d\x00\xf8\xb9\xbds\xa6z,h\x0f\xd5\x80\xb6\x8a\x94R}\xf0\x04\xeaR\xf7R\x19\x8f\x91\x07\xe1\x96\\o\xfc\xe3\xec[zR\x12\xd5\xe2\x81~\xcf\xc5\xcf\xbd\xe5**\xb48Y\x96a3\x86\xe0H|#\x03y/-\xb5\xf1^Z\x99\x8b\xc2A\xb9\xc0\x8c\xc1\x08)\xac\xbd\xf1$\x81\xe6\xd2\x1c\x9c\xec\x88\xfe\xa0ku\xa2+\xc5\x83\x0e\xafi\x12\xbdM\x13\xa5\xfeB0\xbcvX\xbd@ea>\xcc\xd3\xff\x89t\x90&,>\xc08`d#\x00O\xa2Y=\x82\x12\xd1"D\x06\x1e\xed\x919\x90L\x17y!2:\x91\xc5,E/2\x0fVX5\xfd\xfbT\xefYF\xe4,\xc5h\xd3\xa1\xa3\xed/#\x84\x1a\xd5\xabG\x16\x90\xdd\xb9\xc8\x12\xa7\xc9\x1f\xf1\xd0\xd7\x0f@T\x10"\xd6\xa8\xaa\xf9\x999\xce\xcaF\x1d\xb5"@q\x8b5~X\xf4J\xa9^b\xb6h 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We import a document into the collection of our vector database using the /v1/documents endpoint. This endpoint support PDF, HTML and TXT files.
files = {"file": ("sample.pdf", pdf_bytes, "application/pdf")}
response = requests.post(url=urljoin(base=base_url, url="/v1/documents"), data={"collection": collection_id}, files=files, headers=headers)
response.raise_for_status()
document_id = response.json()["id"]
print(f"Document ID: {document_id}")
Document ID: 971726
We can see that the file we imported is indeed in the collection using the /v1/collections endpoint.
response = requests.get(url=urljoin(base=base_url, url=f"/v1/collections/{collection_id}"), headers=headers)
response.raise_for_status()
response = response.json()
print("Documents in collection:", response["documents"])
Documents in collection: 2
Semantic search (default method)
Now that we have our collection and our file, we can perform a vector search using the /v1/search endpoint. These vector search results will be used to generate a response using the language model.
The semantic method is based on vector similarity (cosine similarity) between the question and the vector representation of the documents. More method are available, see the API reference for more information.
prompt = "What it the title of the document ?"
data = {"collections": [collection_id], "k": 6, "prompt": prompt, "method": "semantic"}
response = requests.post(url=f"{base_url}/search", json=data, headers=headers)
response.raise_for_status()
results = response.json()["data"]
print("Chunk returned by the semantic search:")
for result in results:
print("Content:", result["chunk"]["content"], end="\n\n")
print("Metadata:", result["chunk"]["metadata"])
print("\n")
Chunk returned by the semantic search:
Content: ## Sample PDF
## *This is a simple PDF file. Fun fun fun.*
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Pellentesque sit amet lectus. Praesent pulvinar, nunc quis iaculis sagittis, justo quam lobortis tortor, sed vestibulum dui metus venenatis est. Nunc cursus ligula. Nulla facilisi. Phasellus ullamcorper consectetuer ante. Duis tincidunt, urna id condimentum luctus, nibh ante vulputate sapien, id sagittis massa orci ut enim. Pellentesque vestibulum convallis sem. Nulla consequat quam ut nisl. Nullam est. Curabitur tincidunt dapibus lorem. Proin velit turpis, scelerisque sit amet, iaculis nec, rhoncus ac, ipsum. Phasellus lorem arcu, feugiat eu, gravida eu, consequat molestie, ipsum. Nullam vel est ut ipsum volutpat feugiat. Aenean pellentesque.
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Content: ## Sample PDF
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Content: In mauris. Pellentesque dui nisi, iaculis eu, rhoncus in, venenatis ac, ante. Ut odio justo, scelerisque vel, facilisis non, commodo a, pede. Cras nec massa sit amet tortor volutpat varius. Donec lacinia, neque a luctus aliquet, pede massa imperdiet ante, at varius lorem pede sed sapien. Fusce erat nibh, aliquet in, eleifend eget, commodo eget, erat. Fusce consectetuer. Cras risus tortor, porttitor nec, tristique sed, convallis semper, eros. Fusce vulputate ipsum a mauris. Phasellus mollis. Curabitur sed urna. Aliquam nec sapien non nibh pulvinar convallis. Vivamus facilisis augue quis quam. Proin cursus aliquet metus. Suspendisse lacinia. Nulla at tellus ac turpis eleifend scelerisque. Maecenas a pede vitae enim commodo interdum. Donec odio. Sed sollicitudin dui vitae justo.
Morbi elit nunc, facilisis a, mollis a, molestie at, lectus. Suspendisse eget mauris eu tellus molestie cursus. Duis ut magna at justo dignissim condimentum. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus. Vivamus varius. Ut sit amet diam suscipit mauris ornare aliquam. Sed varius. Duis arcu. Etiam tristique massa eget dui. Phasellus congue. Aenean est erat, tincidunt eget, venenatis quis, commodo at, quam.
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RAG with chat completions
Perform a RAG with chat completions using the /v1/chat/completions endpoint. Start to build the prompt with the question and the chunks returned by the semantic search.
prompt_template = "Answer following question using available documents: {prompt}\n\nDocuments :\n\n{chunks}"
chunks = "\n\n\n".join([result["chunk"]["content"] for result in results])
prompt = prompt_template.format(prompt=prompt, chunks=chunks)
response = client.chat.completions.create(
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
model=model,
stream=False,
n=1,
)
print(f"RAG response: {response.choices[0].message.content}")
RAG response: The title of the document is not explicitly mentioned. The document appears to be a sample PDF file, but it does not have a title. The text at the beginning of the document is a comment indicating that it's a simple PDF file, but it does not provide a title.