Montre-moi comment configurer un pipeline RAG (Retrieval Augmented Generation) avec LangChain en Python. Étapes : 1. **Loader** : Charger un PDF. 2. **Splitter** : Découper le texte (`RecursiveCharacterTextSplitter`). 3. **Embeddings** : Vectoriser (OpenAI/HuggingFace). 4. **Vector Store** : Stocker dans ChromaDB ou FAISS. 5. **Chain** : Interroger le LLM avec le contexte récupéré.