RAG FAQ - Frequently Asked Questions about Retrieval-Augmented Generation

Comprehensive answers to the most common questions about RAG, LLMs, vector databases, and artificial intelligence.

Fundamental RAG questions

What is RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG is an AI technique that improves LLM responses by first retrieving relevant information from an external knowledge base. Unlike a standard LLM that only uses its training data, RAG grounds its responses in verified sources.
How does the RAG pipeline work?
The RAG pipeline includes 6 steps: 1) Document preparation, 2) Chunking (splitting), 3) Embedding (vectorization), 4) Indexing in a vector database, 5) Retrieval (semantic search), 6) Response generation by the LLM.
When to use RAG vs fine-tuning?
RAG is preferable for frequently changing data, when you need citable sources, and to reduce costs. Fine-tuning is better suited for modifying the model's style or behavior. Production systems often combine both.

Technical questions

Which vector database to use?
Popular options: Qdrant (high performance, used by Ailog), Pinecone (managed service), Weaviate (open-source with hybrid search), ChromaDB (lightweight for prototyping), Milvus (enterprise level).
How to improve RAG accuracy?
Key strategies: intelligent semantic chunking, hybrid search (semantic + keywords), result reranking, query reformulation, metadata filtering, specialized embeddings.
How much does a RAG system cost?
Typical costs: embeddings (~$0.0001/1K tokens), vector storage (~$0.10-0.40/million vectors/month), LLM inference (~$0.03-0.60/1M tokens). RAG is generally much cheaper than fine-tuning.

Questions about Ailog

What is Ailog?
Ailog is a French RAG-as-a-Service platform that lets you create AI chatbots connected to your documents in 5 minutes. Turnkey solution, hosted in France, GDPR compliant.
Is my data secure?
Yes. Data hosted in France on OVH servers. AES-256 encryption. No AI training on your data. On-premise deployment available for enterprises.
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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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