RAG : augmenter vos agents IA avec des connaissances externes
Le Knowledge Retrieval (RAG) Pattern ameliore significativement les capacites des LLMs en leur accordant l'acces a des bases de connaissances externes avant de generer une reponse. Au lieu de se fier uniquement a leurs connaissances pre-entrainees, RAG permet aux LLMs de chercher des informations pertinentes.
Ce que c'est
Quand un utilisateur pose une question, le systeme ne l'envoie pas directement au LLM. Le systeme parcourt d'abord une base de connaissances externe pour trouver les passages pertinents, puis les fournit comme contexte au LLM. Le processus implique la Recuperation (chercher dans une base de connaissances les passages pertinents via des embeddings vectoriels) et l'Augmentation (ajouter ces passages au prompt du LLM). RAG aide les LLMs a surmonter les donnees d'entrainement obsoletes, reduit les hallucinations et ameliore la precision factuelle.
Comment ca marche
Indexation : les documents sont decomposes en passages (chunks), chaque passage est converti en embedding vectoriel et stocke dans une base de donnees vectorielle (Pinecone, Weaviate, ChromaDB). La qualite du chunking determine la qualite de la recuperation.
Recuperation : quand l'utilisateur pose une question, sa requete est convertie en embedding et comparee aux embeddings stockes par similarite cosinus. Les K passages les plus pertinents sont recuperes.
Generation augmentee : les passages recuperes sont inseres dans le prompt du LLM comme contexte additionnel. Le LLM genere sa reponse en s'appuyant sur ces passages, avec la possibilite de citer ses sources.
Quand l'utiliser
Chatbot d'entreprise documente
Un chatbot qui repond aux questions des employes en s'appuyant sur la documentation interne (wiki, Confluence, Notion), avec citation des sources pour permettre la verification.
Assistant de support technique
Un agent qui recherche dans les manuels, les FAQ et les tickets resolus pour proposer des solutions techniques, en citant les pages de documentation pertinentes.
Q&A sur des documents specifiques
Un systeme qui permet de poser des questions sur un corpus de documents (contrats, rapports annuels, specifications techniques) et obtient des reponses sourcees.
Points cles
- 1RAG ameliore les LLMs en leur permettant d'acceder a des informations externes et a jour.
- 2Le processus implique la Recuperation et l'Augmentation du prompt avec les passages pertinents.
- 3RAG reduit les hallucinations et ameliore la precision factuelle.
- 4L'implementation necessite une base de donnees vectorielle pour stocker les embeddings.
Erreurs frequentes
Chunks trop grands ou trop petits : des chunks de 3000 tokens contiennent trop de bruit, des chunks de 50 tokens perdent le contexte. Visez 200-500 tokens avec chevauchement (overlap) de 10-20 % entre chunks.
Pas de re-ranking apres la recuperation : les K premiers resultats par similarite cosinus ne sont pas toujours les plus pertinents. Un re-ranker (cross-encoder) ameliore significativement la precision.
Patterns lies
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