Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est une architecture qui combine :
- La recherche dans une base de documents
- La génération de réponses par un LLM
Concrètement : au lieu de compter uniquement sur les connaissances du modèle, on lui fournit les informations pertinentes extraites de vos documents avant qu'il ne réponde.
Pourquoi le RAG est révolutionnaire
Problème avec les LLMs standards
- Connaissances figées à la date d'entraînement
- Pas d'accès à vos données propriétaires
- Risque d'hallucinations sur des sujets spécifiques
Solution RAG
- Réponses basées sur VOS documents
- Informations toujours à jour
- Sources citées et vérifiables
- Réduction drastique des hallucinations
Comment fonctionne le RAG ?
Étape 1 : Indexation
Vos documents sont découpés en "chunks" (morceaux) et convertis en vecteurs numériques (embeddings) stockés dans une base vectorielle.
Étape 2 : Recherche (Retrieval)
Quand une question arrive, elle est aussi convertie en vecteur. On cherche les chunks les plus "proches" sémantiquement.
Étape 3 : Génération
Les chunks pertinents sont injectés dans le prompt envoyé au LLM, qui génère une réponse basée sur ce contexte.
Cas d'usage en entreprise
Assistant RH
Connecté aux politiques RH, conventions collectives, FAQ internes pour répondre aux questions des employés.
Support client
Base de connaissances produit, historique des tickets, documentation technique pour des réponses précises.
Assistant juridique
Contrats, réglementations, jurisprudence pour aider les équipes legal dans leurs analyses.
Knowledge management
Rendre accessible des années de documentation, rapports, expertises dispersés.
Construire un RAG : les composants
1. Base documentaire
- PDFs, Word, emails, Confluence, SharePoint...
- Plus c'est structuré, meilleure sera la qualité
2. Pipeline d'ingestion
- Extraction du texte
- Découpage intelligent (par paragraphe, section, sens)
- Nettoyage et normalisation
3. Base vectorielle
- Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant...
- Stocke les embeddings pour recherche rapide
4. Modèle d'embedding
- OpenAI ada-002, Cohere, ou open-source
- Convertit texte en vecteurs
5. LLM de génération
- GPT-4, Claude, Mistral...
- Génère la réponse finale
Défis et solutions
Qualité des documents
Problème : Documents mal structurés ou obsolètes Solution : Audit et curation de la base documentaire avant indexation
Chunking optimal
Problème : Trop petit = perte de contexte, trop grand = bruit Solution : Expérimenter avec différentes tailles (500-1000 tokens souvent optimal)
Pertinence de la recherche
Problème : Les chunks retournés ne sont pas les bons Solution : Hybrid search (vecteurs + mots-clés), re-ranking
Hallucinations persistantes
Problème : Le LLM invente malgré le contexte Solution : Instructions strictes, demander des citations, température basse
Notre solution : Obelyx
Chez Bravvo, nous avons développé Obelyx, une plateforme RAG clé en main pour les entreprises :
- Search IA : Recherche intelligente dans vos documents
- Chat IA : Assistants conversationnels sur votre base de connaissances
- Agents IA : Automatisation de workflows documentaires
Le tout avec confidentialité garantie et déploiement rapide.
Intéressé par un RAG pour votre organisation ? Découvrez Bravvo Obelyx ou contactez-nous pour une démo.