Un développeur chinois partage son parcours d'ingénierie pour construire un système de QA sans hallucination pour une application de lecture IA. Le défi principal était de garantir que les réponses soient strictement basées sur le texte original du livre, avec une traçabilité en un clic vers des paragraphes spécifiques. L'article décrit trois itérations : un RAG naïf initial, une recherche améliorée avec chunking et reclassement, et une architecture finale combinant des contraintes de citation strictes avec un indexage efficace. L'auteur souligne les compromis entre coût, latence et précision, et fournit des conseils pratiques pour éviter les pièges courants comme l'hallucination due à une recherche hors contexte. C'est une lecture incontournable pour les ingénieurs travaillant sur la lecture IA, la QA documentaire ou les applications RAG.
Cet article détaille un processus d'ingénierie en trois itérations pour obtenir un question-réponse sans hallucination dans une application de lecture IA, où les réponses sont strictement basées sur le texte du livre et peuvent être retracées jusqu'à des paragraphes spécifiques. Il offre des leçons précieuses pour quiconque construit des systèmes RAG ou de QA documentaire.