Module
Module 4 sur 6Leçon 1 sur 2~22 min

Améliorer la recherche avec l'hybride, le reranking et le contexte

Quand l'assistant ne retrouve pas le bon passage, plusieurs techniques existent, mais chacune ajoute latence et coût. Vous apprenez ce que corrigent la recherche hybride, le reranking, le contextual retrieval et la réécriture de requête, dans quel ordre les tester et comment juger leur effet réel sur votre produit.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de choisir les améliorations de recherche à tester (recherche hybride, reranking, contextual retrieval, réécriture de la requête), dans quel ordre, et de juger leur effet sur la qualité, la latence et le coût.

Thèmes abordés

  • recherche hybride
  • reranking
  • contextual retrieval
  • BM25
  • réécriture de requête

Dans quel module

Retrouver et répondre

Comment retrouver les bons passages, et comment l'assistant doit-il répondre à partir d'eux ?

Leçons du module

  1. Améliorer la recherche avec l'hybride, le reranking et le contexte (cette leçon)
  2. Spécifier la réponse citée et le « non trouvé »

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Concevoir une architecture RAG adaptée à son produit

  • Choisir, pour un besoin d'information, entre contexte long, données injectées par l'application, RAG et fine-tuning, et justifier le choix par le volume, la fréquence de mise à jour, les droits et le coût.
  • Spécifier l'inventaire des sources, les exclusions, les métadonnées à capturer et la stratégie de découpage des documents.
  • Concevoir la recherche : recherche sémantique, par mots-clés ou hybride, reranking, contextual retrieval, nombre de passages et seuil de pertinence.
  • Spécifier la réponse ancrée dans les sources, l'affichage des citations, la gestion des sources contradictoires et le comportement quand rien n'est trouvé.
  • Spécifier le filtrage par droits avant que le modèle ne lise un passage, et la fraîcheur de l'index (resynchronisation, suppressions, versions).
  • Construire un jeu de 30 questions de test couvrant les modes d'échec d'un RAG et diagnostiquer l'étape responsable d'une mauvaise réponse.
  • Estimer les postes de coût d'un RAG et arbitrer entre outil hébergé, base de connaissances gérée, base vectorielle et développement sur mesure.

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