Intégrer et Indexer une Base Documentaire avec FAISS pour l'IA Locale

Cette leçon explique en détail la démarche à suivre pour intégrer une base documentaire volumineuse dans un projet d'intelligence artificielle locale. Le formateur débute en présentant la nécessité de segmenter (chunker) les documents textuels volumineux issus de fichiers PDF, illustrant par un exemple de fichier dépassant 1,4 million de caractères. Puis, il évoque les différentes méthodes de découpage, privilégiant une stratégie de chunking intelligent qui préserve le contexte local à travers le chevauchement des segments, en s’appuyant sur la structure logique des paragraphes, phrases et mots.

L'étape suivante consiste à appliquer un embedding, c’est-à-dire transformer chaque chunk de texte en vecteur numérique pour permettre la recherche sémantique bien plus puissante qu'une simple recherche par mots-clés. Ce travail de vectorisation est ensuite exploité par FAISS (Facebook AI Similarity Search), un moteur d’indexation vectorielle spécialisé dans la recherche rapide de similarités via la distance euclidienne.

La vidéo introduit également la méthode RAG (Retrieval-Augmented Generation), où une question d'utilisateur est vectorisée, puis FAISS sélectionne les chunks les plus pertinents pour enrichir le contexte que l’IA utilisera pour générer la réponse. L'intégration de cette méthode permet à l’IA de traiter efficacement des corpus volumineux, tout en maintenant la pertinence des réponses.

Enfin, des applications pratiques sont évoquées : gestion de l’historique des conversations, création d’un chat IA personnalisé, architecture évolutive qui s'adapte à de gros volumes de données, et extension possible à d'autres types de documents ou à la recherche web. Ce tutoriel se positionne ainsi comme une introduction approfondie et méthodique à l’indexation avancée de bases documentaires pour tout projet d'IA locale.