FAQ RAG - Questions fréquentes sur le Retrieval-Augmented Generation

Réponses complètes aux questions les plus courantes sur le RAG, les LLM, les bases vectorielles et l'intelligence artificielle.

Questions fondamentales sur le RAG

Qu'est-ce que le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?
Le RAG est une technique d'IA qui améliore les réponses des LLM en récupérant d'abord des informations pertinentes depuis une base de connaissances externe. Contrairement à un LLM standard qui utilise uniquement ses données d'entraînement, le RAG ancre ses réponses dans des sources vérifiées.
Comment fonctionne le pipeline RAG ?
Le pipeline RAG comprend 6 étapes : 1) Préparation des documents, 2) Chunking (découpage), 3) Embedding (vectorisation), 4) Indexation dans une base vectorielle, 5) Retrieval (recherche sémantique), 6) Génération de réponse par le LLM.
Quand utiliser le RAG vs le fine-tuning ?
Le RAG est préférable pour des données qui changent fréquemment, quand vous avez besoin de sources citables, et pour réduire les coûts. Le fine-tuning est mieux adapté pour modifier le style ou le comportement du modèle. Les systèmes de production combinent souvent les deux.

Questions techniques

Quelle base vectorielle utiliser ?
Les options populaires : Qdrant (haute performance, utilisé par Ailog), Pinecone (service managé), Weaviate (open-source avec recherche hybride), ChromaDB (léger pour le prototypage), Milvus (niveau entreprise).
Comment améliorer la précision du RAG ?
Stratégies clés : chunking sémantique intelligent, recherche hybride (sémantique + mots-clés), reranking des résultats, reformulation des requêtes, filtrage par métadonnées, embeddings spécialisés.
Combien coûte un système RAG ?
Coûts typiques : embeddings (~0.0001$/1K tokens), stockage vectoriel (~0.10-0.40$/million vecteurs/mois), inférence LLM (~0.03-0.60$/1M tokens). Le RAG est généralement beaucoup moins cher que le fine-tuning.

Questions sur Ailog

Qu'est-ce qu'Ailog ?
Ailog est une plateforme RAG-as-a-Service française qui permet de créer des chatbots IA connectés à vos documents en 5 minutes. Solution clé en main, hébergée en France, conforme RGPD.
Mes données sont-elles sécurisées ?
Oui. Données hébergées en France sur serveurs OVH. Chiffrement AES-256. Aucun entraînement IA sur vos données. Déploiement on-premise disponible pour les entreprises.
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Questions fréquentes sur le RAG

Tout ce que vous devez savoir sur la génération augmentée par récupération

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

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.

Comment fonctionne le RAG ?

Le pipeline RAG se compose de 7 étapes principales :

  1. Parsing : Extraire et traiter le contenu des documents (PDFs, HTML, etc.)
  2. Chunking : Diviser les documents en segments plus petits et significatifs pour une meilleure récupération
  3. Embedding : Convertir les chunks de texte en vecteurs numériques qui capturent le sens sémantique
  4. Storage : Stocker les embeddings dans une base de données vectorielle pour une recherche de similarité efficace
  5. Retrieval : Rechercher les chunks pertinents en fonction de la similarité avec la requête utilisateur
  6. Reranking : Re-scorer et ordonner les résultats récupérés pour maximiser la pertinence
  7. Generation : Utiliser le contexte récupéré avec un LLM pour générer la réponse finale

Quand devrais-je utiliser le RAG ?

Le RAG est idéal pour :

  • Répondre à des questions sur des données privées ou propriétaires
  • Fournir des informations à jour au-delà de la date limite d'entraînement du modèle
  • Réduire les hallucinations en ancrant les réponses dans des sources vérifiées
  • Créer des chatbots avec des connaissances spécifiques à un domaine
  • Créer des systèmes de questions-réponses sur de grandes collections de documents
  • Implémenter la recherche sémantique avec des requêtes en langage naturel

RAG vs Fine-tuning : Lequel choisir ?

CritèreRAGFine-tuning
CoûtFaible (pas d'entraînement de modèle)Élevé (nécessite un entraînement GPU)
Mises à jour des donnéesTemps réel (mise à jour de la DB)Nécessite un réentraînement
TransparenceÉlevée (peut citer les sources)Faible (boîte noire)
Cas d'usageRécupération de connaissancesApprentissage du style, ton, format
Risque d'hallucinationPlus faible (ancré dans les données)Plus élevé (motifs mémorisés)

Bonne pratique : Utilisez le RAG pour l'augmentation des connaissances et le fine-tuning pour la modification du comportement. De nombreux systèmes de production combinent les deux approches.

Quelle base de données vectorielle utiliser pour le RAG ?

Les options de bases de données vectorielles populaires incluent :

  • ChromaDB : Léger, idéal pour le prototypage et le développement local
  • Pinecone : Service géré, scale bien en production
  • Weaviate : Open-source avec capacités de recherche hybride
  • Qdrant : Haute performance avec support de filtrage
  • Milvus : Niveau entreprise, hautement scalable

Choisissez en fonction de votre échelle, budget, et si vous préférez des solutions gérées ou auto-hébergées.

Comment améliorer la précision du RAG ?

Stratégies clés pour améliorer les performances du RAG :

  • Meilleur chunking : Utilisez le chunking sémantique au lieu de divisions de taille fixe
  • Recherche hybride : Combinez la recherche sémantique avec la correspondance par mots-clés (BM25)
  • Reranking : Ajoutez une étape de reranking pour améliorer la qualité des résultats
  • Expansion de requête : Reformulez les requêtes pour une meilleure récupération
  • Filtrage par métadonnées : Utilisez les métadonnées de documents pour affiner la recherche
  • Meilleurs embeddings : Choisissez des modèles d'embedding spécifiques au domaine
  • Évaluation de la récupération : Mesurez et optimisez les métriques de récupération (MRR, NDCG)

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

  • Limites de la fenêtre de contexte : Les chunks récupérés doivent tenir dans la longueur de contexte du modèle
  • Optimisation de la taille des chunks : Trouver le bon équilibre entre granularité et contexte
  • Pertinence de la récupération : S'assurer que les documents récupérés sont réellement pertinents pour la requête
  • Raisonnement multi-saut : Gérer les requêtes nécessitant des informations de plusieurs sources
  • Gestion des coûts : Équilibrer les coûts d'embedding, de stockage et d'inférence
  • Latence : Maintenir des temps de réponse acceptables pour une utilisation en production

Combien coûte l'exécution du RAG ?

Les coûts du RAG incluent généralement :

  • Génération d'embeddings : Coût unique par document, généralement 0,0001-0,001 $ par 1K tokens
  • Stockage vectoriel : 0,096-0,40 $ par million de vecteurs par mois (varie selon le fournisseur)
  • Inférence LLM : 0,03-0,60 $ par 1M tokens selon la taille du modèle
  • Infrastructure : Calcul pour la récupération et le reranking

Pour la plupart des applications, le RAG est significativement moins cher que le fine-tuning, surtout lorsque les données changent fréquemment.

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