Il y a 18 mois, le RAG (Retrieval-Augmented Generation) était un concept émergent. Aujourd'hui, c'est une architecture complète qui sépare ceux qui expérimentent... de ceux qui déploient en production.
Si tu travailles avec l'IA et que le RAG reste flou pour toi, il est temps de rattraper le retard.
💭Pourquoi ?
👉Parce qu'on ne "fait" plus de l'IA en branchant simplement un LLM.
On construit des systèmes intelligents, étape par étape :
- Extraction & preprocessing des données : Sans données propres et structurées, ton RAG hallucine. La qualité commence ici.
- Ontologie & modélisation des connaissances : Structurer les relations entre concepts, définir les taxonomies, mapper les entités. L'ontologie donne du contexte aux données brutes et améliore drastiquement la pertinence du retrieval.
- Génération d'embeddings : Transformer le contenu en vecteurs qui capturent le sens. Le choix du modèle d'embedding détermine la qualité de ta compréhension sémantique.
- Vector databases & indexation : Stocker intelligemment dans des outils comme Pinecone, FAISS ou Milvus. L'indexation optimisée, c'est ce qui rend ton système rapide et pertinent à l'échelle.
- Évaluation & guardrails : Mesurer la précision, détecter les hallucinations, sécuriser les accès. Pas d'IA responsable sans framework d'évaluation continue.
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Choix stratégique – modèles closed vs open-source : Closed pour la performance et la simplicité, open-source pour le contrôle et la souveraineté des données.
Le RAG n'est plus une technique. C'est une stack complète.
Et ceux qui maîtrisent cette pipeline maîtrisent l'impact business de l'IA.
Tu utilises déjà le RAG dans tes projets ? Partage ton retour d'expérience en commentaire.