Notre méthode pour construire votre système RAG
Une architecture RAG performante repose sur la qualité de chaque étape, de l'ingestion des documents jusqu'à la génération de la réponse finale. Voici comment nous procédons.
Collecte, audit et préparation des sources documentaires
La qualité d'un système RAG dépend directement de la qualité des documents ingestes. Nous commençons toujours par un audit rigoureux de vos sources.
- Inventaire des sources : documentation interne, wikis, bases de connaissance, manuels, contrats, fiches produit, emails
- Audit de qualité : détection des doublons, des informations obsolètes ou contradictoires, des documents mal structurés
- Nettoyage et normalisation : standardisation des formats, suppression des éléments parasites (en-têtes, pièds de page, filigranes)
- Stratégie de mise à jour : définition du processus d'ajout et de mise à jour des documents dans la base
Des documents bien préparés sont le fondement d'un RAG qui répond avec précision et sans hallucination.
Chunking, embedding et indexation vectorielle
C'est le cœur technique du RAG. Chaque document est transformé en représentations mathématiques (vecteurs) qui capturent son sens, permettant au système de retrouver les passages les plus pertinents pour chaque question.
- Stratégie de chunking : découpage par taille fixe, par paragraphe, par section logique ou par structure sémantique selon le type de document
- Choix du modèle d'embedding : OpenAI text-embedding, Cohere, Mistral Embed ou modèles open-source selon les exigences de performance et de confidentialité
- Indexation dans une base vectorielle : Qdrant, Pinecone, Weaviate ou pgvector selon votre infrastructure
- Enrichissement métadonnées : ajout de métadonnées (source, date, auteur, département) pour filtrer les résultats selon le contexte
Une stratégie de chunking inadaptée est la première cause de mauvaises réponses dans un RAG. Nous testons plusieurs approches pour trouver la plus performante sur vos documents.
Pipeline de recherche et de récupération (Retrieval)
La phase de retrieval détermine quels passages de votre base de connaissance seront transmis au LLM pour générer la réponse. Sa qualité est déterminante pour la pertinence des réponses finales.
- Recherche sémantique : identification des passages les plus proches de la question en termes de sens, même si les mots exacts ne correspondent pas
- Recherche lexicale (BM25) : complémentaire de la recherche sémantique pour les termes techniques, acronymes et noms propres
- Recherche hybride : combinaison des deux approches pour maximiser la rappel et la précision
- Re-ranking : reclassément des résultats par un modèle de cross-encoder pour ne garder que les passages réellement pertinents
- Filtrage par métadonnées : restriction de la recherche à certaines sources, dates ou départements selon le profil de l'utilisateur
Un bon pipeline de retrieval est aussi important que le LLM lui-même : une mauvaise récupération produit de mauvaises réponses, quel que soit le modèle utilisé.
Génération augmentée et citation des sources
La phase de génération transforme les passages récupérés en une réponse lisible, précise et traçable.
- Prompt système RAG : instructions strictes pour que le LLM s'appuie exclusivement sur les passages fournis et ne les complète pas avec ses connaissances générales
- Citation systématique des sources : chaque affirmation est associée au document source, permettant à l'utilisateur de vérifier l'information
- Gestion de l'incertitude : quand la base ne contient pas la réponse, le LLM l'indique explicitement plutôt que d'improviser
- Formats de réponse adaptés : réponse courte, liste, tableau, ou résumé structuré selon le type de question et l'interface utilisateur
Une réponse traçable et citée est la clé de la confiance des utilisateurs dans un système RAG d'entreprise.
Évaluation, optimisation et maintenance du système RAG
Un système RAG déployé sans évaluation ni maintenance se dégrade rapidement à mesure que vos documents évoluent. Nous mettons en place les outils pour le maintenir au niveau.
- Cadre d'évaluation RAG : mesure de la fidélité (la réponse correspond-elle aux documents ?), de la pertinence (les bons passages sont-ils récupérés ?) et de la satisfaction utilisateur
- Détection des échecs : identification automatique des questions auxquelles le système répond mal pour cibler les améliorations
- Pipeline de mise à jour documentaire : ingestion automatique des nouveaux documents et mise à jour des chunks obsolètes
- Optimisation continue : ajustement du chunking, des paramètres de retrieval et des prompts selon les retours terrain
- Tableau de bord de monitoring : suivi du volume de requêtes, des coûts d'API et des indicateurs qualité en temps réel
Mirax peut assurer la maintenance et l'optimisation continue de votre système RAG pour garantir sa performance dans la durée.
