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


RAG = combiner la recherche d'information et 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] Notions de base pour le saumon (p. 2) Éponger le saumon pour bien le dorer. Assaisonner généreusement de sel, poivre et d'aneth ou persil frais. Laisser reposer 10 minutes pour que le sel pénètre. Pour une cuisson uniforme, amener à température ambiante…
[2] Cuire le saumon au four (p. 5) Préchauffer le four à 200 °C (392 °F). Déposer les filets sur une plaque tapissée de papier parchemin, garnir de tranches de citron et de beurre aux herbes (aneth/persil). Cuire 10 à 12 minutes, juste opaque et feuilleté ; reposer 2 minutes avant de servir…
How do I plan a week of meals under $50 while meeting all nutritional requirements?
La réponse est répartie dans plusieurs documents (budget, nutrition, techniques, recettes).

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