RAG — Retrieval-Augmented Generation

Le Pipeline RAG

Stratégies de Chunking

Le Défi de l'Ingénierie de Contexte

Limitations

1. →Goulot de récupération — Si les mauvais morceaux sont récupérés, la réponse sera fausse ou incomplète.
2. →Décalage d'embedding — Les requêtes courtes peuvent ne pas s'aligner sur les longs passages. Utilisez l'expansion de requête.
3. →Données obsolètes — Si les documents changent, ré-intégrez. Automatisez la ré-indexation.
4. →Raisonnement multi-sauts — Le RAG standard récupère les morceaux indépendamment. Les questions nécessitant des infos de plusieurs documents demandent des techniques avancées.
5. →Coût à grande échelle — Intégrer des millions de documents et stocker les vecteurs a un coût infrastructure.

Testez Votre Compréhension

Prochaines Étapes

Vous comprenez maintenant les fondamentaux du RAG. Dans le prochain atelier, vous construirez un mini système RAG de zéro — charger des documents, créer des embeddings, chercher et générer des réponses fondées.

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Continuez avec l'atelier : Construisez un Mini Système RAG pour mettre la théorie en pratique.

• →Contextual Retrieval : RAG avancé — La technique d'enrichissement contextuel pour réduire les erreurs de 67%

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Aperçu de l'Atelier

Régler Votre Système RAG

Évaluation : Votre RAG Est-Il Bon ?

Problèmes Courants et Solutions

Passer à l'Échelle

Testez Votre Compréhension

Prochaines Étapes

Vous avez construit votre premier système RAG. Dans le prochain module, vous découvrirez les Agents IA — des systèmes capables de raisonner, utiliser des outils et agir de manière autonome avec le framework ReAct.

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Continuez avec Méthode ReAct : Agents IA Expliqués pour comprendre les systèmes IA autonomes.