Dans le paysage en évolution rapide de l'intelligence artificielle, la confidentialité des données et l'efficacité des coûts sont primordiales pour l'adoption par les entreprises. Bien que les grands modèles de langage (LLM) basés sur le cloud offrent des capacités impressionnantes, ils comportent souvent une latence significative et des risques de conformité. C'est ici que l'infrastructure d'IA locale brille. En combinant Milvus, une base de données vectorielle haute performance, avec Ollama, un outil pour exécuter des LLM open source localement, les développeurs peuvent construire un pipeline robuste de Génération Augmentée par Récupération (RAG) qui maintient les données sur site tout en offrant des capacités de recherche à haut débit.
Pourquoi Milvus et Ollama ?
Les systèmes RAG dépendent fortement de la vitesse et de la précision des recherches de similarité vectorielle. Les bases de données relationnelles traditionnelles peinent avec la dimensionnalité des vecteurs d'embedding, ce qui entraîne des goulots d'étranglement à mesure que les données augmentent. Milvus est conçu spécifiquement à cet effet, offrant une latence de recherche inférieure à la milliseconde et des architectures distribuées évolutives.
Associé à Ollama, qui simplifie le déploiement de modèles tels que Llama 3 ou Mistral, vous obtenez la capacité d'exécuter l'inférence entièrement en local. Cette combinaison élimine les coûts d'API externes et garantit que les documents d'entreprise sensibles ne quittent jamais votre environnement sécurisé.
Configuration de l'environnement
Avant d'écrire du code, assurez-vous d'avoir Docker installé pour Milvus et d'avoir tiré la dernière image Ollama. Vous aurez également besoin de Python avec les bibliothèques milvus-client et requests installées. Pour l'embedding, nous utiliserons les capacités intégrées d'Ollama via son API, maintenant ainsi toute la pile unifiée.
Premièrement, démarrez Milvus en utilisant Docker Compose. Une configuration standard inclut Etcd, MinIO et le composant Milvus Standalone. Une fois en cours d'exécution, vous pouvez vérifier la connectivité à l'aide de l'interface de ligne de commande (CLI) Milvus ou du client Python.
Mise en œuvre de la logique d'embedding et d'indexation
Le cœur de notre pipeline RAG consiste à convertir les documents texte en embeddings vectoriels et à les stocker dans Milvus. Nous utiliserons l'API d'Ollama pour générer ces embeddings. Voici un exemple pratique en Python montrant comment se connecter à Milvus, créer une collection et insérer des données.
from pymilvus import connections, Collection, CollectionSchema, FieldSchema, DataType
import requests
import numpy as np
# Connexion à Milvus
connections.connect(alias="default", host="localhost", port="19530")
# Définition du schéma de la collection
fields = [
FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768),
FieldSchema(name="text", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=512)
]
schema = CollectionSchema(fields, "Collection RAG Locale")
collection = Collection("RAG_Collection", schema)
def get_embedding(text):
response = requests.post("http://localhost:11434/api/embeddings", json={
"model": "nomic-embed-text",
"prompt": text
})
return response.json()["embedding"]
# Exemple : Insertion d'un document
text_data = "Les protocoles de sécurité d'entreprise nécessitent une authentification multifacteur."
embedding = get_embedding(text_data)
insert_data = [
[0], # Espace réservé pour l'ID auto-généré
[embedding],
[text_data]
]
collection.insert(insert_data)
collection.load()
# Création d'un index pour une recherche rapide
index_params = {
"metric_type": "IP", # Produit scalaire
"index_type": "IVF_FLAT",
"params": {"nlist": 128}
}
collection.create_index("vector", index_params)
Exécution de la recherche à haut débit
Une fois vos données indexées, la phase de récupération devient triviale. Vous pouvez interroger la base de données vectorielle avec la question d'un utilisateur, récupérer les documents les plus similaires sémantiquement et les transmettre en tant que contexte à votre LLM local pour la génération de réponse. Parce que Milvus effectue le travail lourd du calcul vectoriel, même avec des millions d'enregistrements, les résultats de la recherche sont renvoyés en quelques millisecondes.
Conclusion
Construire un pipeline RAG local avec Milvus et Ollama ne concerne pas seulement la confidentialité ; il s'agit de construire une infrastructure de recherche évolutive, rentable et hautement performante. En tirant parti de Milvus pour le stockage vectoriel et d'Ollama pour l'inférence, les développeurs peuvent créer des applications d'IA de qualité entreprise qui respectent la souveraineté des données sans compromettre la vitesse ou la précision. Commencez petit, itérez sur vos stratégies d'indexation et évoluez à mesure que vos données grandissent.