Agents IA avec Hugging Face smolagents
Adel Nehme
VP of AI Curriculum, DataCamp


RAG = Combiner la récupération d'informations avec la génération par LLM

from langchain_community.document_loaders import PyPDFDirectoryLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# Load documentation from directory
loader = PyPDFDirectoryLoader("cooking_docs", mode="single")
documents = loader.load()
# Split into chunks
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200
)
chunks = splitter.split_documents(documents)
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpointEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
# Create embeddings and vector store
embedder = HuggingFaceEndpointEmbeddings(
model="BAAI/bge-base-en-v1.5",
task="feature-extraction",
)
vector_store = FAISS.from_documents(chunks, embedder)
query = "How do I cook salmon with herbs?"
# Similarity search
relevant_docs = vector_store.similarity_search(query, k=3)
# Create a context string
context = "\n\n".join(doc.page_content for doc in relevant_docs)
2 extraits récupérés (correspondances sémantiques) :
[1] Bases de la préparation du saumon (p. 2) Séchez le saumon pour bien le dorer. Assaisonnez généreusement avec du sel, du poivre et de l'aneth ou du persil frais. Laissez reposer 10 minutes pour que le sel pénètre. Pour une cuisson uniforme, amenez à température ambiante...
[2] Cuisson du saumon au four (p. 5) Préchauffez le four à 200°C (392°F). Placez les filets sur une plaque recouverte de papier sulfurisé, ajoutez des tranches de citron et du beurre aux herbes (aneth/persil). Cuisez 10 à 12 minutes jusqu'à ce qu'ils soient juste opaques et friables ; laissez reposer 2 minutes avant de servir...
Comment planifier une semaine de repas pour moins de 50 $ tout en respectant les besoins nutritionnels ?
La réponse est répartie sur plusieurs documents (budget, nutrition, techniques, recettes).

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