Automatiser des pipelines RAG avancés avec Amazon SageMaker AI

TL;DR

• Le Retrieval Augmented Generation (RAG) connecte les grands modèles de langage à la connaissance d’entreprise pour créer des applications IA avancées.
• Un pipeline RAG fiable n’est pas une tâche ponctuelle; les équipes testent de nombreuses configurations de découpe, embeddings, récupération et prompts.
• Amazon SageMaker AI, intégré à SageMaker Pipelines et à MLflow géré, permet l’automatisation de bout en bout, le versionnage et la gouvernance des flux RAG.
• Des pratiques CI/CD avec promotion automatisée du développement vers le staging et la production améliorent la reproductibilité et réduisent les risques opérationnels.
• MLflow assure un traçage centralisé des expériences, l’enregistrement des paramètres, métriques et artefacts sur toutes les étapes du pipeline, favorisant la traçabilité et une gouvernance robuste.

Contexte et aperçu

Retrieval Augmented Generation (RAG) est une approche clé pour créer des applications d’IA générative qui relient les LLMs aux connaissances d’entreprise. Cependant, construire un pipeline RAG fiable n’est pas une opération unique. Les équipes évaluent de nombreuses configurations—tailles de chunks, modèles d’embedding, techniques de récupération et conceptions de prompts—afin de trouver une solution adaptée au cas d’usage. La gestion manuelle d’un pipeline RAG conduit à des résultats inconsistants, à des dépannages longs et à des difficultés de reproductibilité. De plus, la documentation des paramètres peut être dispersée et la visibilité sur la performance des composants limitée, compliquant la collaboration et la gouvernance. L’article défend une approche qui fluidifie le cycle de développement du RAG, de l’expérimentation à l’automatisation, afin d’opérationnaliser la solution pour les déploiements de production avec Amazon SageMaker AI. En combinant expérimentation et automatisation, les équipes peuvent vérifier que l’ensemble du pipeline est versionné, testé et promu comme une unité cohésive, offrant traçabilité, reproductibilité et atténuation des risques à mesure que le système RAG progresse du développement à la production. L’intégration de SageMaker MLflow géré offre une plateforme unifiée pour le suivi des configurations, des métriques et des artefacts, soutenant la gouvernance et la reproductibilité sur l’ensemble du cycle de vie du pipeline. L’automatisation réduit aussi l’intervention manuelle et simplifie la promotion du pipeline RAG finalisé du développement à la production. L’architecture démontre comment SageMaker Pipelines orchestre les flux RAG de bout en bout, des données à l’inférence et à l’évaluation, avec du code répétable et versionné. L’intégration CI/CD permet de promouvoir les configurations RAG validées entre les environnements de développement, staging et production tout en assurant la traçabilité de l’infrastructure comme code (IaC). La production nécessite des données réelles et potentiellement sensibles, et la manière dont les données sont chunked, embedded et récupérées peut influencer les performances et la qualité des résultats. Chaque étape—chunking, embedding, retrieval et génération—doit être évaluée avec des données proches de la production pour garantir précision, pertinence et robustesse. Une illustration architecturale présente un pipeline RAG évolutif construit sur SageMaker AI, avec MLflow intégré pour le suivi des expériences et le RAG automatisé via SageMaker Pipelines. MLflow géré offre une plateforme centralisée pour le suivi des expériences RAG entre toutes les étapes, facilitant des comparaisons parallèles des configurations et des résultats.

Pourquoi c’est important (impact pour les développeurs/entreprises)

• Reproductibilité et gouvernance: versionner l’ensemble du pipeline RAG et enregistrer chaque exécution permet l’audit, la comparaison et la reproduction des résultats, essentiels dans les environnements d’entreprise.
• Expérimentation et collaboration accélérées: le suivi centralisé via MLflow et un flux CI/CD unifié accélèrent l’expérimentation, réduisent le décalage de configuration et facilitent la collaboration.
• Déploiement évolutif prêt pour la production: promouvoir automatiquement des configurations validées entre développement, staging et production assure que les données, les configurations et l’infrastructure soient testées avant mise en production.
• Surveillance de qualité: des métriques à chaque étape—qualité du chunk, pertinence de la récupération, exactitude des réponses et scores d’évaluation LLM—soutiennent l’amélioration continue et la gestion des risques.
• Gouvernance des données: consigner les sources de données, les types de PII détectés et la traçabilité des données soutient la conformité et les pratiques d’IA fiables.

Détails techniques ou Mise en œuvre

L’approche décrit dans l’article repose sur un pipeline RAG construit avec SageMaker AI, intégré à MLflow et à SageMaker Pipelines. Composants clés:

• MLflow géré par AWS pour le suivi centralisé des expériences: chaque expérience RAG est exécutée comme une exécution de niveau supérieur (top-level) avec des exécutions imbriquées pour des phases telles que préparation des données, chunking, ingestion, récupération RAG et évaluation RAG, permettant un enregistrement détaillé des paramètres, métriques et artefacts et préservant une traçabilité du début à la fin.
• Pipelines SageMaker pour l’orchestration de bout en bout: les pipelines gèrent les dépendances entre les étapes critiques—ingestion des données, chunking, génération d’embeddings, récupération et génération—fournissant une automation répétable et versionnée entre les environnements, avec promotion via IaC.
• CI/CD pour la promotion automatisée: la promotion automatise déclenche des exécutions de pipelines dans les environnements cibles et valide les métriques par étape sur des données proches de la production avant le déploiement.
• Cycle de vie orienté production et préparation des données: la préparation des données met l’accent sur la qualité des données et enregistre des métadonnées comme source, types de PII et traçabilité pour la reproductibilité et la confiance.
• Étapes et expérimentation du flux RAG: le pipeline couvre ingestion, chunking, récupération et évaluation. Il prend en charge des stratégies de chunking multiples (y compris fixe et récursif) pour évaluer l’effet de la granularité sur la qualité d’embedding et la pertinence de la récupération. L’interface MLflow permet une comparaison côte à côte des expériences pour évaluer les résultats entre configurations.
• Remarques pratiques: l’article propose d’utiliser le code référencé dans un dépôt GitHub pour illustrer comment faire évoluer les expériences RAG vers une automatisation pratique. En pratique, le pipeline RAG doit être évalué avec des données proches de la production à chaque étape pour garantir précision et robustesse avant le déploiement. En capturant et en visualisant les métriques à chaque étape (préparation des données, chunking, embedding, récupération, évaluation), les équipes peuvent affiner systématiquement les configurations et la gouvernance, en traitant le pipeline RAG comme l’unité de déploiement. L’approche souligne aussi l’importance de considérer l’ensemble du pipeline RAG comme l’unité de déploiement, plutôt que des sous-systèmes individuels.

Points clés à retenir

• Atteindre la production nécessite une expérimentation rigoureuse et une automatisation fiable.
• L’intégration SageMaker Pipelines, MLflow géré et CI/CD offre une plateforme cohérente pour le suivi des expériences, l’automatisation et la gouvernance.
• La promotion automatique entre environnements aide à maintenir la cohérence et la conformité dans les contextes d’entreprise.
• Le traçage centralisé des expériences avec des runs hiérarchisés facilite la comparaison entre configurations (préparation, chunking, ingestion, récupération, évaluation).
• L’évaluation en conditions proches de la production à chaque étape est cruciale pour la qualité en déploiement réel.

Références

• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-advanced-agentic-rag-pipeline-with-amazon-sagemaker-ai/