RAG : Retrieval Augmented Génération en pratique

Le problème du contexte

Les LLMs ont une connaissance figee à leur date d'entraînement. RAG permet de leur fournir du contexte à jour en recuperant des documents pertinents avant la génération.

Pipeline RAG

1. Indexation : decoupez vos documents en chunks, générez des embeddings, stockez dans une base vectorielle (Pinecone, Weaviate, pgvector).

2. Retrieval : pour chaque requête, trouvez les chunks les plus proches semantiquement.

3. Génération : passez les chunks recuperes comme contexte au LLM avec la question de l'utilisateur.

Optimisations

Le chunking strategy est crucial. Trop petit = perte de contexte. Trop grand = bruit. Experimentez avec des chunks de 500-1000 tokens avec overlap.