Du RAG à la production : leçons apprises à grande échelle
La stratégie de fragmentation compte plus que le choix du modèle
La décision la plus importante dans un pipeline RAG est la façon dont vous fragmentez vos documents sources. Les blocs sémantiques superposés avec préservation des métadonnées surpassent systématiquement les fenêtres de jetons de taille fixe, en particulier sur les corpus hétérogènes.
La récupération hybride bat la recherche de vecteurs purs
La combinaison de la recherche par mot-clé BM25 avec la récupération de vecteurs denses et un reclassement d'encodeurs croisés produit un rappel nettement meilleur que n'importe quelle méthode de récupération unique. Nous constatons une amélioration de dix à vingt pour cent de la précision des réponses grâce à cette approche hybride dans chaque déploiement.
Surveillance de la qualité de la récupération
En production, la qualité de la récupération dérive à mesure que les documents sources sont mis à jour. Nous exécutons chaque nuit des suites d'évaluation automatisées qui comparent les résultats de récupération avec des ensembles de tests sélectionnés et alertons lorsque le rappel tombe en dessous des seuils acceptables.
ActiveMotion Team
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