Question 1

Qu'est-ce que le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?

Accepted Answer

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui améliore les grands modèles de langage en récupérant des informations pertinentes à partir de sources de connaissances externes avant de générer des réponses. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les données d'entraînement du modèle, les systèmes RAG recherchent d'abord dans une base de données ou une collection de documents le contexte pertinent, puis utilisent ce contexte pour générer des réponses plus précises et à jour.

Cette approche combine les avantages de la recherche d'informations avec l'IA générative, produisant des réponses ancrées dans des informations factuelles et vérifiables plutôt que dans des données d'entraînement potentiellement obsolètes ou incorrectes.

Question 2

Comment fonctionne le RAG ?

Accepted Answer

Le pipeline RAG se compose de 7 etapes principales : 1) Parsing - extraire le contenu des documents, 2) Chunking - diviser en segments, 3) Embedding - convertir en vecteurs, 4) Storage - stocker dans une base vectorielle, 5) Retrieval - rechercher les chunks pertinents, 6) Reranking - reordonner les resultats, 7) Generation - generer la reponse avec un LLM.

Question 3

Quand utiliser le RAG ?

Accepted Answer

Le RAG est ideal pour : repondre a des questions sur des donnees privees, fournir des informations a jour, reduire les hallucinations en ancrant les reponses dans des sources verifiees, creer des chatbots avec des connaissances specifiques, et implementer la recherche semantique.

Question 4

RAG vs Fine-tuning : lequel choisir ?

Accepted Answer

Le RAG est moins couteux (pas d'entrainement), permet des mises a jour en temps reel, offre une transparence elevee avec citation des sources, et reduit les hallucinations. Le Fine-tuning est preferable pour modifier le style ou le ton du modele. De nombreux systemes de production combinent les deux approches.

Question 5

Quelle base de donnees vectorielle utiliser pour le RAG ?

Accepted Answer

Les options populaires incluent : ChromaDB (leger, ideal pour le prototypage), Pinecone (service gere, scale bien), Weaviate (open-source avec recherche hybride), Qdrant (haute performance avec filtrage), et Milvus (niveau entreprise). Choisissez en fonction de votre echelle et budget.

Question 6

Comment ameliorer la precision du RAG ?

Accepted Answer

Strategies cles : utiliser le chunking semantique, combiner recherche semantique et mots-cles (recherche hybride), ajouter une etape de reranking, reformuler les requetes, utiliser le filtrage par metadonnees, choisir des embeddings specifiques au domaine, et mesurer les metriques de recuperation.

Question 7

Combien coute le RAG ?

Accepted Answer

Les couts incluent : generation d'embeddings (0,0001-0,001$ par 1K tokens), stockage vectoriel (0,096-0,40$ par million de vecteurs/mois), inference LLM (0,03-0,60$ par 1M tokens). Pour la plupart des applications, le RAG est significativement moins cher que le fine-tuning.

Critère	RAG	Fine-tuning
Coût	Faible (pas d'entraînement de modèle)	Élevé (nécessite un entraînement GPU)
Mises à jour des données	Temps réel (mise à jour de la DB)	Nécessite un réentraînement
Transparence	Élevée (peut citer les sources)	Faible (boîte noire)
Cas d'usage	Récupération de connaissances	Apprentissage du style, ton, format
Risque d'hallucination	Plus faible (ancré dans les données)	Plus élevé (motifs mémorisés)

Questions fréquentes sur le RAG

Qu'est-ce que le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?

Comment fonctionne le RAG ?

Quand devrais-je utiliser le RAG ?

RAG vs Fine-tuning : Lequel choisir ?

Quelle base de données vectorielle utiliser pour le RAG ?

Comment améliorer la précision du RAG ?

Quels sont les défis courants de l'implémentation du RAG ?

Combien coûte l'exécution du RAG ?

Prêt à créer votre système RAG ?

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