Un guide pratique de la référence de l'API OpenAI Vector Stores

Parlons de la Génération Augmentée par Récupération, ou RAG (Retrieval-Augmented Generation). C'est l'un de ces concepts d'IA qui est réellement aussi cool qu'il en a l'air. Le RAG permet aux assistants IA d'aller au-delà de leurs connaissances pré-enregistrées et de puiser dans les données privées de votre entreprise pour extraire des réponses qui vous sont réellement utiles et spécifiques. L'ingrédient secret derrière toute bonne configuration RAG est ce qu'on appelle une banque de vecteurs, que vous pouvez considérer comme une mémoire à long terme pour votre IA.

Si vous êtes un développeur travaillant avec les outils d'OpenAI, vous êtes probablement tombé sur leur API Vector Stores. Elle vous donne les éléments pour construire vous-même cette mémoire d'IA. Ce guide est entièrement consacré à la référence de l'API Vector Stores d'OpenAI, mais d'un point de vue pratique. Nous passerons en revue les parties essentielles, comment démarrer et certains des maux de tête que vous pourriez rencontrer dans le monde réel.

Comprendre les banques de vecteurs dans la référence de l'API Vector Stores d'OpenAI

En termes simples, une banque de vecteurs est un type de base de données conçue pour comprendre le sens derrière les mots, pas seulement les mots eux-mêmes. Lorsque vous lui donnez un document, comme un PDF de politique d'entreprise ou un article de centre d'aide, elle ne se contente pas de stocker le texte brut. Elle utilise ce qu'on appelle un modèle d'embedding (ou de plongement lexical) pour traduire ce texte en une chaîne de nombres appelée vecteur.

Ces vecteurs sont assez intelligents ; ils capturent l'ambiance contextuelle du contenu. Ainsi, le vecteur pour "politique de retour" sera numériquement proche de celui pour "comment puis-je obtenir un remboursement ?" même s'ils utilisent des mots différents. C'est ce qui permet à une IA de dénicher la bonne information pour répondre à une question, peu importe la façon étrange dont quelqu'un la formule.

La Vector Store d'OpenAI est un service géré qui s'occupe des parties délicates pour vous. Elle est conçue pour fonctionner harmonieusement avec leurs API Assistants et Responses, en gérant le travail en coulisses de :

• Découpage (Chunking) : Découper de gros documents en morceaux plus petits et plus faciles à gérer.

• Vectorisation (Embedding) : Transformer ces morceaux en vecteurs.

• Indexation : Organiser tous ces vecteurs pour qu'ils puissent être recherchés rapidement.

Son objectif principal est d'alimenter l'outil "file_search", qui vous permet de construire des assistants IA capables de tirer des réponses directement des documents que vous fournissez. Cela transforme une IA générique en un expert de votre entreprise spécifique.

Comment utiliser la référence de l'API Vector Stores d'OpenAI

Se lancer avec l'API Vector Stores d'OpenAI se résume à quelques objets et points de terminaison clés. Passons en revue le flux typique pour préparer vos données à être utilisées par un assistant IA.

Créer une banque de vecteurs

Avant toute chose, il vous faut un endroit où mettre vos fichiers. Dans le monde d'OpenAI, cela s'appelle une "Vector Store". Vous pouvez en créer une avec un simple appel au point de terminaison "POST /v1/vector_stores".

Vous pouvez en créer une sans paramètres, mais c'est une bonne idée de lui donner un "name" juste pour éviter que les choses ne deviennent confuses. Le paramètre "expires_after" est également incroyablement utile, surtout pour les tests. Il vous permet de définir un minuteur d'autodestruction sur la banque, afin de ne pas finir par payer pour un stockage que vous avez oublié. Le premier Go est gratuit, mais après cela, vous êtes facturé quotidiennement pour ce que vous utilisez (actuellement environ 0,10 $ par Go et par jour).

Vous pouvez également spécifier une "chunking_strategy". OpenAI s'occupe de diviser vos documents, mais ce paramètre vous donne un certain contrôle sur la manière dont cela est fait. Vous pouvez opter pour "auto" et laisser OpenAI faire son travail, ou choisir "static" pour définir vous-même la taille maximale des morceaux et leur chevauchement.

Ajouter des fichiers à votre banque de vecteurs

Une fois votre banque de vecteurs vide prête, il est temps de la remplir. Cela implique deux étapes : d'abord, vous téléchargez un fichier sur le stockage de fichiers général d'OpenAI, puis vous liez ce fichier à votre banque de vecteurs spécifique.

Étape 1 : Télécharger un fichier

Vous commencerez par appeler le point de terminaison "POST /v1/files". Le paramètre clé ici est "purpose", qui doit être défini sur "'assistants'". Cela signale à OpenAI que le fichier est destiné à être utilisé par les outils d'un assistant, comme "file_search". Cet appel vous renvoie un "file_id", dont vous aurez besoin pour la suite.

Étape 2 : Lier le fichier à la banque de vecteurs

Une fois que vous avez votre "file_id", vous pouvez le connecter à votre banque en utilisant le point de terminaison "POST /v1/vector_stores/{vector_store_id}/files". C'est cette action qui lance officiellement le processus de découpage, de vectorisation et d'indexation.

C'est aussi l'occasion d'ajouter des "attributes", ou métadonnées, à vos fichiers. C'est une fonctionnalité très pratique pour ajouter des étiquettes clé-valeur à vos documents, comme "{"author": "Jane Doe", "category": "refunds"}". Vous pourrez ensuite utiliser ces étiquettes pour filtrer vos recherches plus tard, en disant à l'IA de ne chercher que dans certains documents.

<protip text="Si vous devez ajouter un grand nombre de fichiers, le faire un par un peut être fastidieux. Le point de terminaison "POST /v1/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches" vous permet d'ajouter plusieurs fichiers en une seule fois, ce qui est beaucoup plus efficace.">

Interroger vos données

Une fois vos fichiers traités et indexés, votre assistant est prêt à les utiliser. Lorsque vous ajoutez l'outil "file_search" à un assistant, le reste se fait à peu près automatiquement. Le modèle examine la question de l'utilisateur et, s'il décide qu'il a besoin d'informations provenant de vos fichiers, il interroge la banque de vecteurs en arrière-plan.

Si vous souhaitez une approche plus manuelle ou si vous avez besoin de voir comment votre banque de vecteurs se comporte, vous pouvez également l'interroger directement avec le point de terminaison "POST /v1/vector_stores/{vector_store_id}/search". Cela peut être excellent pour le débogage ou pour construire vos propres flux RAG en dehors du cadre standard des Assistants.

Voici les principaux paramètres que vous utiliserez pour la recherche :

Paramètre	Description	Exemple d'utilisation
"query"	La question en langage naturel pour laquelle vous voulez trouver une réponse.	"Quelle est notre politique de remboursement ?"
"filters"	Conditions pour affiner la recherche en fonction des "attributes" du fichier.	Ne chercher que dans les documents où "author" est 'Jane Doe'.
"max_num_results"	Le nombre maximum de morceaux pertinents à renvoyer.	Se limiter aux 3 meilleurs résultats pour éviter une réponse trop longue.

Les défis de l'utilisation de l'API Vector Stores d'OpenAI

Bien que la référence de l'API Vector Stores d'OpenAI vous offre un ensemble d'outils solides, construire un système RAG prêt pour la production à partir de zéro est un projet sérieux. Ce qui commence par quelques appels d'API simples peut rapidement se transformer en un système complexe qui nécessite beaucoup d'efforts d'ingénierie pour être construit et maintenu, surtout si c'est pour quelque chose d'important comme le support client.

Voici quelques-uns des obstacles que vous risquez de rencontrer :

• La gestion du flux de travail est une plaie. Une seule conversation avec un utilisateur n'est pas qu'un simple appel d'API. Vous devez jongler avec les assistants, les fils de discussion, les messages et les exécutions. Vous devez également interroger constamment pour obtenir des mises à jour de statut afin de savoir quand une exécution est terminée ou nécessite votre attention. Cela conduit à écrire une tonne de code supplémentaire juste pour gérer les allers-retours.

• Il n'y a pas de panneau de contrôle. Avec l'API brute, vous n'obtenez pas de tableau de bord convivial pour gérer vos banques de vecteurs. Vous voulez vérifier quels fichiers sont indexés ? Vous devez mettre à jour un document de politique ? Vous devez tout faire par le code. Cela rend la gestion quotidienne lente et complètement dépendante des développeurs.

• Les tests et la validation sont difficiles. Comment savoir si votre assistant donnera la bonne réponse avant de le lâcher sur les clients ? L'API n'offre pas de moyen de simuler comment il répondrait aux conversations passées. Il est donc difficile d'évaluer la qualité de votre configuration RAG, de prédire combien de problèmes elle peut réellement résoudre et d'avoir la confiance nécessaire pour passer en production.

• Garder les connaissances à jour est une corvée. Les informations de votre entreprise changent constamment. Les politiques sont mises à jour dans Confluence, les articles d'aide sont modifiés dans Zendesk, et de nouvelles réponses apparaissent dans d'anciens tickets de support. Télécharger manuellement et suivre les versions des fichiers via l'API est fastidieux et source d'erreurs, ce qui signifie que votre IA peut rapidement se désynchroniser avec la réalité.

eesel AI : Une alternative à la référence de l'API Vector Stores d'OpenAI

Construire avec l'API brute, c'est un peu comme si on vous donnait une boîte de pièces de moteur et qu'on vous disait de construire une voiture. C'est tout à fait possible si vous avez une équipe de mécaniciens, mais la plupart d'entre nous veulent juste monter dedans et conduire. C'est là qu'une plateforme comme eesel AI peut aider.

eesel AI vous offre un moteur de flux de travail complet construit sur de puissants modèles d'IA et des systèmes de récupération comme ceux d'OpenAI. Il s'occupe de l'ensemble du pipeline RAG pour vous, de la synchronisation de vos sources de connaissances à la gestion de la conversation, afin que vous puissiez lancer un agent IA prêt pour la production en quelques minutes au lieu de plusieurs mois.

Cette infographie illustre comment une plateforme comme eesel AI simplifie le pipeline RAG en synchronisant et en intégrant automatiquement les connaissances provenant de diverses sources.

Voici une comparaison rapide des deux approches :

Fonctionnalité	Approche DIY avec l'API Vector Stores d'OpenAI	Plateforme eesel AI
Temps de configuration	Des jours ou des semaines de codage	Quelques minutes
Synchronisation des connaissances	Téléchargements manuels de fichiers via l'API	Intégrations en 1 clic pour Confluence, Google Docs, Zendesk, et plus de 100 autres.
Gestion	Appels d'API et scripts personnalisés	Un tableau de bord clair pour gérer les connaissances, les prompts et les actions.
Tests	Limités aux appels d'API manuels	Simulez les performances sur des milliers de tickets passés avant le lancement.
Contrôle	Granulaire, mais nécessite du code	Un constructeur de flux de travail visuel pour définir exactement comment l'automatisation fonctionne.
Tarification	Coûts multiples : Stockage + Appels d'API + Jetons du modèle	Tarification simple et prévisible basée sur les interactions.

Avec eesel AI, vous pouvez éviter les maux de tête liés à l'ingénierie. Au lieu d'écrire des scripts pour télécharger des fichiers, vous connectez des sources comme Zendesk ou Slack en un seul clic. Au lieu de vous demander comment votre agent se comportera, vous pouvez exécuter une simulation sur vos tickets historiques pour obtenir une prévision réelle de son taux de résolution. Et au lieu de vous battre avec des appels d'API, vous pouvez construire des flux de travail puissants dans une interface simple, le tout sans écrire une seule ligne de code.

Réflexions finales sur l'API Vector Stores d'OpenAI

La référence de l'API Vector Stores d'OpenAI offre les briques de base pour créer des assistants IA qui connaissent vos données sur le bout des doigts. C'est un excellent outil pour les développeurs qui veulent mettre les mains dans le cambouis et construire un système RAG à partir de zéro.

Mais le chemin entre quelques appels d'API et un agent IA fiable et prêt pour la production est long et semé d'embûches techniques. Pour les équipes qui veulent avancer rapidement et se concentrer sur les résultats plutôt que sur l'infrastructure, une approche par plateforme est souvent plus judicieuse. eesel AI vous offre le meilleur des deux mondes : la puissance des modèles d'IA de premier plan avec une plateforme simple et en libre-service qui vous permet de construire, tester et déployer en toute confiance.

Prêt à lancer un agent IA entraîné sur les connaissances de votre entreprise en quelques minutes, et non en plusieurs mois ? Essayez eesel AI gratuitement et découvrez à quel point il peut être facile d'automatiser votre support.