Création d'une application RAG basée sur l'IA avec Puter.js

DEV - 06/02
Dans ce didacticiel, nous allons créer une application RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui vous permet de discuter...

Dans ce didacticiel, nous allons créer une application RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui vous permet de discuter avec n'importe quel site Web utilisant Puter.js.

Démo : https://stampy.puter.site/

Principales fonctionnalités

Notre application RAG vous permet de discuter avec n'importe quel site Web, avec des réponses basées sur le contenu réel du site :

  • Ajouter n'importe quel site Web : saisissez l'URL d'un plan de site pour indexer un site entier
  • Récupération : recherche en texte intégral sur toutes les pages indexées à l'aide de MiniSearch
  • Génération : chat alimenté par l'IA avec appel de fonction via Puter AI

Qu’est-ce que le RAG ? RAG combine la récupération d'informations avec la génération de texte IA. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les données de formation d'un modèle d'IA, RAG recherche d'abord dans les documents pertinents, puis utilise ce contexte pour générer des réponses précises et fondées. Cela signifie que l’IA peut répondre à des questions sur un contenu spécifique sur lequel elle n’a jamais été formée.

Commencer

Configurez votre projet avec le framework JavaScript de votre choix (React, Vue, Svelte ou même vanilla JS), puis ajoutez Puter.js :

npm installer @heyputer/puter.js
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ou, via CDN :

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Puter.js est une bibliothèque JavaScript qui fournit des fonctionnalités telles que l'IA, le stockage de fichiers dans le cloud, la base de données, la mise en réseau et l'authentification, toutes exécutées côté client avec un modèle utilisateur-payeur.

Vous pouvez trouver la documentation complète de Puter.js ici.

Construire l'application

Notre application RAG fonctionne en trois étapes :

  1. Crawl & Store : récupérez toutes les pages du plan du site d'un site Web, extrayez le contenu du texte et stockez-le dans le système de fichiers cloud de Puter. Les métadonnées du site sont conservées dans la base de données clé-valeur de Puter
  2. Index de recherche : créez un index de recherche à partir des documents stockés afin que nous puissions trouver r...
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