Tutoriel LlamaIndex : Créer une Base de Connaissances avec LLMs Locaux

En cette fin d'année 2025 et début 2026, la construction de systèmes d'IA de plus en plus sophistiqués et conscients du contexte est devenue primordiale. Les entreprises et les développeurs cherchent à exploiter la puissance des Modèles de Langage Larges (LLMs) sans compromettre la confidentialité des données ou la souveraineté de l'information. C'est là que LlamaIndex entre en jeu, offrant un cadre puissant pour intégrer des données privées ou spécifiques à un domaine avec des LLMs. Ce Tutoriel LlamaIndex se concentrera spécifiquement sur la création d'une Base de Connaissances robuste en utilisant des LLMs locaux, une approche qui gagne en popularité pour ses avantages en matière de sécurité et de coût. Nous allons explorer comment LlamaIndex peut transformer vos données brutes en une ressource interrogeable, alimentant des applications d'IA intelligentes et autonomes.

L'écosystème des LLMs locaux a connu une croissance exponentielle, avec des modèles comme Llama 3.1 70B Instruct de Meta ou Mistral 7B Instruct devenant accessibles pour une exécution sur du matériel standard. LlamaIndex sert de pont crucial entre ces modèles puissants et vos sources de données personnalisées, permettant la création de systèmes de Récupération Augmentée de Génération (RAG) personnalisés. Ce guide pas à pas est conçu pour les développeurs et les architectes de données qui souhaitent maîtriser l'intégration de LLMs locaux pour des cas d'utilisation pratiques, comme la construction d'assistants de recherche privés ou de systèmes de Q&A documentaires. La capacité à interroger des informations internes sans les envoyer à des services cloud tiers est un atout majeur, et LlamaIndex rend cela étonnamment simple.

LlamaIndex est un cadre d'orchestration de données conçu pour connecter les LLMs à des sources de données externes et privées. Il fournit les outils nécessaires pour ingérer, structurer et récupérer des informations pertinentes, permettant aux LLMs de générer des réponses plus précises et contextuellement riches. Au lieu de se fier uniquement aux connaissances pré-entraînées du modèle, LlamaIndex permet aux LLMs d'accéder à des données spécifiques à l'utilisateur, à l'entreprise ou à un domaine particulier. Cela est essentiel pour des applications comme les chatbots d'entreprise, les assistants de recherche personnalisés ou les systèmes de Q&A sur des documents réglementaires. En 2026, LlamaIndex est devenu un composant incontournable pour les applications RAG de production, comme le souligne le guide de AgentFrameworkHub.

L'architecture de LlamaIndex repose sur plusieurs concepts clés : les chargeurs de données (Data Loaders), les index et les moteurs de requête (Query Engines). Les chargeurs de données permettent d'ingérer des informations provenant de diverses sources (fichiers, bases de données, APIs). Les index organisent ces données de manière à faciliter la recherche et la récupération. Enfin, les moteurs de requête utilisent l'index pour récupérer les informations pertinentes et les fournir au LLM pour la génération de réponses. Cette approche modulaire facilite la construction de systèmes RAG complexes et performants. De plus, les récentes mises à jour, comme LlamaAgents, permettent de construire des agents documentaires sophistiqués, capables de workflows multi-étapes, comme détaillé sur le blog de LlamaIndex.

La première étape pour Construire une Base de Connaissances avec LlamaIndex est l'ingestion de données. LlamaIndex propose une variété de chargeurs de données (Data Loaders) pour traiter différents formats et sources. Pour ce tutoriel, nous allons utiliser le `SimpleDirectoryReader` pour charger des documents à partir d'un répertoire local. Imaginez que vous avez un dossier rempli de documents PDF, de fichiers texte ou de pages web qui constituent votre source de vérité interne. LlamaIndex peut les transformer en 'Nodes' (nœuds), qui sont des unités de données plus petites et gérables, prêtes pour l'indexation. Cette étape est fondamentale car la qualité de votre base de connaissances dépend directement de la qualité et de la pertinence des données que vous y introduisez. En 2026, LlamaIndex supporte une multitude de formats, y compris des options avancées comme LlamaParse pour l'extraction structurée de PDF, comme mentionné dans la newsletter de LlamaIndex du 27 janvier 2026. Lire aussi: Tutoriel Ollama : Exécuter des LLM Localement Étape par Étape

Une fois les documents chargés, nous devons les indexer. L'indexation est le processus de structuration des données de manière à ce qu'elles puissent être rapidement recherchées et récupérées. LlamaIndex propose différents types d'index, mais l'approche la plus courante pour les systèmes RAG est l'Index Vectoriel (VectorStoreIndex). Cet index convertit les segments de vos documents en vecteurs numériques (embeddings) à l'aide d'un modèle d'embedding. Ces vecteurs sont ensuite stockés dans une base de données vectorielle. Lors d'une requête, la question de l'utilisateur est également convertie en un vecteur, et la base de données vectorielle recherche les vecteurs de documents les plus similaires. C'est cette similarité sémantique qui permet à LlamaIndex de récupérer les informations les plus pertinentes pour le LLM. Pour notre exemple, nous utilisons un modèle d'embedding local via Ollama pour maintenir toutes les opérations sur votre machine. Des modèles comme Nemotron Nano 9B V2 ou Gemma 3 12B peuvent être d'excellents choix pour des embeddings locaux performants.

Maintenant que notre Base de Connaissances est construite et indexée, l'étape suivante consiste à l'interroger. LlamaIndex simplifie ce processus grâce à ses moteurs de requête (Query Engines). Un moteur de requête prend une question en langage naturel, la transforme en un vecteur, interroge l'index pour trouver les informations les plus pertinentes, puis utilise un LLM pour synthétiser une réponse basée sur ces informations récupérées. L'avantage d'utiliser un LLM local comme Llama 3.1 8B Instruct avec Ollama est que vos requêtes et les données récupérées ne quittent jamais votre environnement local, garantissant une confidentialité maximale. C'est une fonctionnalité essentielle pour les organisations traitant des données sensibles, et LlamaIndex rend cela très accessible. La capacité à effectuer des requêtes complexes sur des données privées est un avantage concurrentiel significatif en 2026.

L'efficacité de la récupération et de la génération dépend fortement de la qualité des embeddings et de la pertinence des données indexées. En utilisant des LLMs locaux, vous avez un contrôle total sur le modèle d'embedding utilisé, ce qui peut être optimisé pour vos types de données spécifiques. Par exemple, pour des documents techniques, un modèle d'embedding spécialisé dans le code ou la documentation pourrait être plus efficace. Des modèles comme Qwen3 Coder Plus ou GPT-5.3-Codex pourraient être utilisés pour générer des embeddings de haute qualité, si vous décidez d'externaliser cette partie, bien que pour une approche entièrement locale, Ollama reste la solution privilégiée. La flexibilité de LlamaIndex permet d'expérimenter avec différentes configurations pour trouver la meilleure performance pour votre cas d'utilisation.

L'adoption de LLMs locaux pour Construire une Base de Connaissances offre des avantages considérables. Le plus évident est la confidentialité et la sécurité des données. En gardant toutes les opérations sur votre infrastructure, vous éliminez le risque de fuite de données vers des services tiers. Cela est crucial pour les secteurs réglementés comme la santé, la finance ou la défense. De plus, l'exécution locale peut réduire les coûts opérationnels liés aux API cloud, surtout pour des volumes de requêtes élevés. En 2026, la performance des LLMs locaux a suffisamment progressé pour rivaliser avec certains modèles basés sur le cloud pour de nombreux cas d'utilisation, rendant cette approche viable et attrayante. La vitesse de traitement peut également être améliorée, car il n'y a pas de latence réseau pour les requêtes API.

Au-delà des fonctionnalités de base, LlamaIndex offre des capacités avancées pour enrichir votre Base de Connaissances. Vous pouvez intégrer des graphes de connaissances (Knowledge Graphs) pour une récupération d'informations plus structurée et des requêtes plus complexes. En combinant LlamaIndex avec des outils comme Memgraph, il est possible de construire des graphes qui extraient des entités et des relations de vos documents non structurés, comme expliqué dans le tutoriel LlamaIndex sur les graphes de connaissances. Cela permet au LLM de raisonner sur des informations factuelles et relationnelles, augmentant considérablement la précision et la profondeur des réponses générées.

De plus, LlamaIndex supporte la création d'agents (Agents) qui peuvent utiliser plusieurs outils et effectuer des workflows multi-étapes. Un agent pourrait, par exemple, utiliser votre base de connaissances locale pour rechercher des informations, puis un autre outil pour effectuer un calcul ou interroger une base de données externe. Cette modularité permet de construire des applications d'IA très sophistiquées et personnalisées. Les dernières avancées en 2026, telles que LlamaAgents Builder et les workflows beta, simplifient la conception et le déploiement de ces agents intelligents, comme détaillé dans la newsletter de LlamaIndex du 3 février 2026. Toujours dans un souci de confidentialité, ces agents peuvent être configurés pour fonctionner entièrement avec des LLMs et des outils locaux.

Ce Tutoriel LlamaIndex vous a guidé à travers les étapes essentielles pour Construire une Base de Connaissances puissante et confidentielle en utilisant des LLMs locaux. Nous avons couvert l'installation de l'environnement, l'ingestion et l'indexation de vos données, et l'interrogation de votre base de connaissances. L'approche locale, facilitée par des outils comme Ollama et des modèles tels que Mistral 7B Instruct v0.2, représente une avancée majeure pour les applications d'IA qui exigent un contrôle strict sur la confidentialité et la souveraineté des données. En 2026, la combinaison de LlamaIndex et des LLMs locaux n'est plus une niche, mais une stratégie viable et préférée pour de nombreux cas d'utilisation critiques.

En maîtrisant LlamaIndex, vous êtes désormais équipé pour transformer n'importe quel ensemble de documents en une ressource interrogeable par l'IA, ouvrant la voie à des assistants intelligents, des systèmes de Q&A personnalisés et des agents autonomes. La flexibilité et l'extensibilité de LlamaIndex signifient que vous pouvez commencer avec des configurations simples et évoluer vers des architectures plus complexes, intégrant des graphes de connaissances ou des agents multi-outils, tout en conservant le contrôle de vos données sensibles. Nous vous encourageons à expérimenter avec différents chargeurs de données, types d'index et LLMs locaux disponibles sur des plateformes comme Multi AI pour découvrir le potentiel illimité de cette technologie.