Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) a évolué bien au-delà de la simple recherche vectorielle. Ce guide explore six composants critiques : les stratégies de chunking pour des fenêtres de contexte optimales, les modèles d'embedding pour la représentation sémantique, le reranking pour améliorer la qualité des résultats, le GraphRAG pour l'intégration de connaissances structurées, et les techniques de multi-fusion pour combiner plusieurs signaux de récupération. Chaque technique répond à des modes de défaillance spécifiques dans les pipelines RAG naïfs, tels que les effets de perte au milieu ou un faible rappel sur des requêtes complexes. Pour les équipes d'ingénierie, comprendre ces compromis est essentiel pour construire des applications IA fiables. L'article fournit un cadre pratique pour sélectionner et combiner ces méthodes en fonction des exigences des cas d'utilisation, des budgets de latence et des caractéristiques des données.
Un aperçu complet de six techniques RAG avancées pour les systèmes de production.