Le problème que RAG résout vraiment

Les LLMs sont impressionnants, mais ils ont un défaut majeur : ils ne connaissent pas vos données. Votre documentation interne, vos procédures, votre base de connaissances — tout ça n’existe pas pour GPT-4 ou Claude.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) comble ce fossé : au lieu de demander au modèle de tout savoir, on lui fournit le contexte pertinent au moment de la question.

Ce qui marche

Un bon chunking

La qualité d’un système RAG dépend à 80% de la façon dont vous découpez vos documents. Trop gros, le contexte est noyé. Trop petit, vous perdez le sens. Le sweet spot dépend de votre contenu — et il faut itérer pour le trouver.

Des embeddings adaptés

Les modèles d’embeddings multilingues ont énormément progressé. Pour du contenu en français, les résultats sont maintenant excellents — à condition de choisir le bon modèle et de bien prétraiter vos textes.

Un prompt engineering rigoureux

Le prompt qui enveloppe votre contexte RAG est critique. Il doit guider le modèle pour qu’il réponde à partir du contexte fourni, qu’il cite ses sources, et qu’il sache dire “je ne sais pas” quand l’information n’est pas disponible.

Ce qui ne marche pas

”On va juste connecter ChatGPT à notre base de données”

Non. Un système RAG en production, c’est de l’ingénierie logicielle. Il faut gérer l’indexation, la mise à jour des documents, la pertinence des résultats, les hallucinations, la sécurité des données, et les coûts.

Ignorer l’évaluation

Sans métriques, vous ne savez pas si votre système fonctionne. Il faut mesurer la pertinence des résultats, le taux de bonnes réponses, et les cas d’hallucination — de manière systématique, pas au feeling.

Notre stack RAG

Chez digisystems, on utilise LangChain comme orchestrateur, des vector stores adaptés au volume (Pinecone ou pgvector selon le cas), et on investit massivement dans l’évaluation automatisée. Chaque système RAG qu’on déploie est monitoré et amélioré en continu.