Guide d'ingénierie RAG
5 articles dans cette série
Un parcours d’ingénierie RAG sur architecture, qualité de retrieval, bases vectorielles, routing et gouvernance de connaissance.
RAG + Agent : architecture des applications IA de nouvelle génération
De la RAG traditionnelle à la RAG agentique : évolution architecturale, 10 modèles RAG, comparaison des frameworks, feuille de route entreprise et cas pratique de service client intelligent
Choix de base de données vectorielle pour RAG : Pinecone vs Weaviate vs Milvus
Guide de sélection de base de données vectorielle pour RAG : comparaison approfondie de l'architecture, des performances, de la tarification et des cas d'usage de Pinecone, Weaviate et Milvus. Avec code d'intégration LangChain et formules de coût réel pour choisir le bon moteur de retrieval.
Optimiser un système RAG : équilibrer précision de retrieval et qualité de génération
Le retrieval RAG est imprécis ? Cet article décompose en cinq volets le traitement des requêtes, la recherche hybride, le reranking, le chunking et la boucle d'évaluation, avec un cadre de décision précision/latence pour passer d'évaluations insuffisantes à un système maîtrisé.
Routage de requêtes RAG en pratique : collaboration multi-bases vectorielles et distribution intelligente
Guide pratique du routage de requêtes RAG : comparaison systématique du routage logique, du routage sémantique et d'EnsembleRetriever, avec implémentation LangChain complète, Semantic Caching et stratégies d'optimisation des coûts via Tiered Retrieval.
Routage de requêtes RAG en pratique : bases vectorielles multiples et distribution intelligente
Guide pratique du routage de requêtes RAG : comment utiliser EnsembleRetriever et Semantic Router pour une recherche collaborative multi-bases vectorielles. Du routage logique au routage sémantique, fusion RRF, exemples de code complets et comparaison de performances.
