Mise en oeuvre d’un syst\u00e8me LLM de type Ollama avec un syst\u00e8me de RAG associ\u00e9 pour l’adapter au contexte de GraphExIA\/Rephon-IA. L’objectif est de doter la plateforme \u00e0 une IA permettant aux utilisateurs de l”interroger via un prompt et ainsi de pouvoir explorer l’ensemble des donn\u00e9es consolid\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Les contextes dans lesquels nous souhaitons mettre ce dispositif en place sont les deux plateformes REphon-IA et GraphExIA qui ont des documents sp\u00e9cifiques et une structure de base de donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n
Pour GraphEXIA nous disposons des productions scientifiques du chercheur (articles, revues, communications et co-auteurs) sur la p\u00e9riode compl\u00e8te d’activit\u00e9s. Cette masse d’informations est analys\u00e9e et structur\u00e9e dans une base de donn\u00e9es Neo4J<\/span>\/MongoDB<\/span> et parser par le RAG pour une int\u00e9gration dans le mod\u00e8le LLM. <\/p>\n\n\n\n Pour Rephon-IA : nous disposons des enregistrements, des diagnostics et des rem\u00e9diations pour chaque apprenant ce qui nous permet de constituer une structure une base de connaissance \u00e0 partir de laquelle nous allons compl\u00e9ter les mod\u00e8les. <\/p>\n