RAG respectueux de la vie privée : dialoguez avec vos documents locaux en toute sécurité

La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est l'étalon-or pour dialoguer avec votre documentation. Elle interroge les fichiers, extrait les segments les plus pertinents et les transmet au LLM comme contexte de référence. Mais quand vous utilisez des solutions cloud, vous téléchargez des rapports financiers, des dossiers médicaux ou des documents juridiques chez un tiers.

Dans ce tutoriel, nous allons mettre en place un système RAG 100% privé. Vos documents restent chiffrés sur votre disque dur, analysés par un modèle d'embedding local, et répondus par un LLM local.

L'architecture du RAG privé

Un pipeline RAG se compose de trois composants principaux, tous exécutables localement :

1. Analyseur de Documents & Base de Données Vectorielle : Découpe les PDFs ou fichiers texte en morceaux digestes et les indexe à l'aide d'embeddings mathématiques (via ChromaDB ou LanceDB).
2. Modèle d'Embedding : Un petit modèle spécialisé (comme nomic-embed-text) qui convertit les passages de texte en vecteurs.
3. LLM d'Inférence : Un modèle conversationnel (comme mistral) qui lit le contexte récupéré et répond à votre question.

Configuration pas à pas avec Open WebUI

La façon la plus simple d'orchestrer du RAG local est via Open WebUI. Il dispose d'une ingestion de documents intégrée, de magasins vectoriels et d'une liaison transparente avec Ollama.

1. Télécharger le modèle d'embedding

Ouvrez votre ligne de commande et récupérez le modèle d'embedding Nomic. Il s'exécute extrêmement rapidement sur CPU ou GPU :

ollama pull nomic-embed-text

2. Déployer Open WebUI via Docker

Exécuter Open WebUI via Docker garantit que toutes les configurations, bases de données vectorielles et dossiers de cache sont autonomes. Exécutez la commande suivante :

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

3. Télécharger et interroger les documents

Ouvrez votre navigateur et allez sur http://localhost:3000. Dans l'interface de chat :

• Cliquez sur le bouton "+" ou glissez-déposez vos PDFs, CSV ou fichiers texte confidentiels dans la fenêtre.
• Open WebUI analysera le fichier, générera des embeddings texte en utilisant nomic-embed-text, et les indexera dans sa base de données vectorielle Chroma interne.
• Tapez # suivi du nom du fichier dans le champ d'invite. Open WebUI récupérera alors les passages de contexte pertinents et les transmettra directement à votre LLM local actif (ex. Llama 3.1).