Génération Augmentée par Récupération : Plongée Technique Approfondie
La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est devenue l'architecture standard pour construire des applications LLM qui nécessitent un accès à des connaissances externes. Cette plongée technique couvre les détails.
Aperçu de l'Architecture RAG
Un système RAG a trois composants principaux :
- Pipeline d'indexation : Traiter les documents en morceaux consultables avec des embeddings
- Système de récupération : Trouver les morceaux pertinents pour une requête donnée
- Système de génération : Fournir le contexte récupéré à un LLM pour générer une réponse
Stratégies de Découpage (Chunking)
La façon dont vous divisez les documents est extrêmement importante :
Morceaux de taille fixe : Simple mais peut couper des phrases et perdre le contexte.
Découpage sémantique : Diviser aux frontières naturelles (paragraphes, sections).
Découpage récursif : Essayer plusieurs stratégies et évaluer.
Fenêtre glissante : Morceaux qui se chevauchent pour maintenir le contexte.
Optimisation de la Récupération
Recherche hybride : Combiner la similarité vectorielle avec la correspondance de mots-clés pour de meilleurs résultats.
Re-classement : Utiliser un modèle cross-encoder pour re-classer les morceaux récupérés.
Multi-requête : Générer plusieurs variations de requête pour une récupération complète.
Génération
Modèle de prompt : Structurer la façon dont le contexte récupéré est présenté au LLM.
Citation des sources : Toujours citer les documents d'où proviennent les informations.
Gestion des cas d'échec : Que se passe-t-il quand aucun contexte pertinent n'est trouvé ?
Sujets Avancés
RAG Agentique : L'agent décide quand et quoi récupérer.
RAG par Graphe : Utiliser des graphes de connaissances pour une récupération structurée.
RAG Multimodal : Récupérer des images, de l'audio et de la vidéo en plus du texte.
Implémentation Pratique
Commencez simplement. Utilisez un magasin vectoriel de base avec un découpage fixe, puis optimisez en fonction de l'utilisation réelle. Notre programme « Construire avec les LLMs » couvre l'implémentation du RAG en profondeur.