feat: add tutoria mastra ai rag #1221
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⚡️🏠 Lighthouse reportHere's the summary:
Here's the audits:
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| En l'occurence, nous nous servirons de certaines APIs de Mastra pour nous aider à faire du **RAG** (*Retrieval-Augmented Generation*). Si vous ne savez pas en quoi cela consiste, nous allon y venir dans la prochaine partie ! | ||
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| Mais tout d'abord, qu'allons-nous faire exactement ? Notre cas d'usage est très simple, prenons le Blog d'Eleven Labs, sur lequel nous nous trouvons actuellement. | ||
| Nous aimerions rendre la recherche d'article plus intelligent et plus pertinente. Quand un utilisateur fait une recherche, que ce soit par mot-clé, par problème renontré ou même sous la forme d'une simple question, il faudrait que le Blog réponde par une liste des articles et tutoriels les plus pertinents, et avec des petits résumés personnalisés expliquant en quoi chaque article correspond au problème de l'utilisateur. |
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Faute de frappe : Par problème rencontré
Tu peux aussi ajouter que l'on pourrait utiliser la partie recherche vectoriel pour remonter les articles similaires, ce n'est pas du RAG car il n'y a pas d'agent mais on utilise une partie du concept pour un autre besoin. Cela pourrait être un workflow pour remonter les articles similaires
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| Pareil ici, on n'aura pas à implémenter ces calculs nous-même. Mastra AI nous fournit toutes les APIs nécessaires pour transformer nos documents en vecteurs, les stocker en base, puis récupérer les vecteurs pertinents en fonction d'une requête. | ||
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Il manque peut-être juste un petit picto user au niveau de la question
Et peut-être une information pour dire que c'est un workflow sur la partie documents qui se trouve en dessous
| title: Introduction | ||
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| ## Qu'allons-nous faire ? |
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Peut-être ajouter une introduction à mastra un peu avant, d'où il sort, ce sur quoi il se base comme l'outil ai sdk de vercel qui fait partie de son socle principale et ces possibilités
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| Intégrer des modèles d'IA (LLMs, embeddings, ...) à notre application peut-être compliqué car chacun de ces modèles peut se configurer de manière différente, et cela devient donc compliquer si l'on veut en changer ou simplement en tester plusieurs pour faire un benchmark du meilleur modèle pour nos besoins. | ||
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| C'est là qu'intervient la librairie [**OpenRouter**](https://openrouter.ai/). Elle nous permet de standardiser l'intégration de nos modèles d'IA à nos applications, quelque soit le provider de ces modèles. |
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Il faut spécifier que open router applique les conventions et standardisation d'open ai sur l'ensemble des providers
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Il manque une chose hyper importante dans le tutoriel, c'est la partie chunking. |
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On ne parle pas non plus de la notion de dimension d'un model embedding qui est techniquement très important. |
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Il faut aussi aborder le topk et les filters lors de la recherche vectorielle |
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Mentionner le reranking et graph qui sont les solutions avancées pour le RAG en conclusion. |
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Citer l'ensemble des vector databases prise en charge par mastra car c'est son point fort par rapport aux concurrents |
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