Les LLM comme GPT-4 ou Llama 3 ont une limite majeure : ils ne connaissent que leurs données d'entraînement. RAG (Retrieval-Augmented Generation) résout ce problème en permettant à votre IA de répondre avec vos propres données : documentation, base de connaissances, emails, PDFs, etc.
Dans ce guide, vous allez apprendre à implémenter un système RAG production-ready, de l'indexation à la génération, avec des exemples concrets.
Qu'est-ce que le RAG ?
Principe de Fonctionnement
Sans RAG (LLM classique) :
User: "Quelle est notre politique de remboursement ?"
LLM: "Je ne connais pas les politiques spécifiques de votre entreprise."
Avec RAG :
1. User pose question
2. Système recherche dans docs entreprise (base vectorielle)
3. Contexte pertinent ajouté au prompt
4. LLM répond avec infos spécifiques
Exemple concret :
User: "Quelle est notre politique de remboursement ?"
[RAG recherche et trouve dans docs :]
"Les clients peuvent demander un remboursement sous 30 jours..."
LLM (avec contexte): "Selon votre politique, les clients peuvent
demander un remboursement sous 30 jours après achat, à condition que..."
Architecture RAG
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INDEXATION (Offline) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Documents → Chunking → Embeddings → Vector DB │
│ (PDF, MD, TXT) (512 tokens) (OpenAI) (Pinecone) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ REQUÊTE (Online) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Question → Embedding → Recherche → Rerank → LLM │
│ utilisateur (OpenAI) (top 5) (Cohere) (GPT-4)│
│ ↓ │
│ Contexte │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Étape 1 : Chunking - Découper les Documents
Pourquoi Chunker ?
Problème : Un document de 50 pages ne rentre pas dans le contexte d'un LLM (limite 8k-128k tokens).
Solution : Découper en chunks (morceaux) de 500-1000 tokens.
Stratégie 1 : Chunking Fixe (Simple)
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=512, # Tokens par chunk
chunk_overlap=50, # Overlap pour continuité
separators=["\n\n", "\n", ". ", " ", ""] # Priorité découpage
)
# Charger document
with open("docs/politique_remboursement.txt") as f:
document = f.read()
# Chunker
chunks = text_splitter.create_documents([document])
print(f"Document découpé en {len(chunks)} chunks")
print(f"Premier chunk: {chunks[0].page_content[:200]}...")
Avantages :
- Simple et rapide
- Fonctionne pour tous types de textes
Inconvénients :
- Peut couper au milieu d'une phrase
- Pas de respect de la structure (titres, sections)
Stratégie 2 : Chunking Sémantique (Avancé)
from llama_index import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex
from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser
# Charger documents
documents = SimpleDirectoryReader("docs").load_data()
# Chunking avec respect structure
parser = SimpleNodeParser.from_defaults(
chunk_size=512,
chunk_overlap=50,
include_metadata=True, # Garde titre, page, etc.
include_prev_next_rel=True # Liens entre chunks
)
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
# Chaque node a métadonnées
print(nodes[0].metadata)
# {'file_name': 'politique.pdf', 'page': 3, 'section': 'Remboursements'}
Avantages :
- Respecte structure logique
- Métadonnées pour filtrage
- Contexte préservé
Stratégie 3 : Chunking par Type de Document
Pour Markdown :
from langchain.text_splitter import MarkdownHeaderTextSplitter
markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(
headers_to_split_on=[
("#", "Header 1"),
("##", "Header 2"),
("###", "Header 3"),
]
)
md_chunks = markdown_splitter.split_text(markdown_document)
Pour Code :
from langchain.text_splitter import Language, RecursiveCharacterTextSplitter
code_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language(
language=Language.PYTHON,
chunk_size=512,
chunk_overlap=50
)
code_chunks = code_splitter.create_documents([python_code])
Pour PDF avec OCR :
from llama_index import download_loader
PDFReader = download_loader("PDFReader")
loader = PDFReader()
documents = loader.load_data(file="document.pdf")
Étape 2 : Embeddings - Vectoriser les Chunks
Qu'est-ce qu'un Embedding ?
Un embedding transforme du texte en vecteur de nombres qui capture son sens sémantique.
Exemple :
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-small",
input="Quelle est votre politique de remboursement ?"
)
embedding = response.data[0].embedding
print(len(embedding)) # 1536 dimensions
print(embedding[:5]) # [0.002, -0.018, 0.031, ...]
Textes similaires ont des embeddings proches :
text1 = "Politique de remboursement"
text2 = "Conditions de retour"
text3 = "Recette de pizza"
# Similarité cosinus :
# text1 vs text2 : 0.87 (très proche)
# text1 vs text3 : 0.12 (très différent)
Comparatif Modèles d'Embeddings
| Modèle | Dimensions | Coût ($/1M tokens) | Performances |
|---|---|---|---|
| text-embedding-3-small (OpenAI) | 1536 | $0.02 | ⭐⭐⭐⭐ |
| text-embedding-3-large (OpenAI) | 3072 | $0.13 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| voyage-2 (Voyage AI) | 1024 | $0.10 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| e5-mistral-7b (Open Source) | 4096 | Gratuit | ⭐⭐⭐⭐ |
| all-MiniLM-L6-v2 (Sentence-T) | 384 | Gratuit | ⭐⭐⭐ |
Recommandation :
- Startup / prototypage : text-embedding-3-small (bon rapport qualité/prix)
- Production exigeante : text-embedding-3-large
- Open source / confidentialité : e5-mistral-7b (self-hosted)
Indexer Documents avec Embeddings
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
import pinecone
# 1. Charger documents
loader = DirectoryLoader("./docs", glob="**/*.md")
documents = loader.load()
# 2. Chunker
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=512,
chunk_overlap=50
)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
print(f"{len(chunks)} chunks créés")
# 3. Créer embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
# 4. Stocker dans Pinecone
pinecone.init(api_key="YOUR_API_KEY", environment="us-west1-gcp")
index_name = "company-docs"
if index_name not in pinecone.list_indexes():
pinecone.create_index(
name=index_name,
dimension=1536, # text-embedding-3-small
metric="cosine"
)
# Indexation
vectorstore = Pinecone.from_documents(
chunks,
embeddings,
index_name=index_name
)
print("Indexation terminée !")
Temps d'exécution :
- 100 documents (500 pages) : ~5 minutes
- Coût embeddings : ~$0.20 (avec text-embedding-3-small)
Étape 3 : Vector Database - Stocker et Rechercher
Comparatif Vector Databases
| Base | Type | Perf Recherche | Scale | Prix |
|---|---|---|---|---|
| Pinecone | Managed | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 1B+ vectors | $70/mois (1M vectors) |
| Weaviate | Open Source | ⭐⭐⭐⭐ | 100M+ | Self-hosted |
| Qdrant | Open Source | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 1B+ | Self-hosted |
| Chroma | Open Source | ⭐⭐⭐ | 1M | Gratuit (local) |
| Milvus | Open Source | ⭐⭐⭐⭐ | 1B+ | Self-hosted |
Recommandation :
- Prototypage : Chroma (local, pas de setup)
- Production (petit scale) : Pinecone (managed, simple)
- Production (large scale) : Qdrant ou Weaviate (self-hosted)
Option 1 : Pinecone (Managed, Simple)
import pinecone
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# Init Pinecone
pinecone.init(api_key="YOUR_KEY", environment="us-west1-gcp")
# Créer index
pinecone.create_index(
name="company-kb",
dimension=1536,
metric="cosine",
shards=1 # 1 shard = 1M vectors
)
# Indexer
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Pinecone.from_documents(chunks, embeddings, index_name="company-kb")
# Rechercher
query = "Quelle est la politique de remboursement ?"
results = vectorstore.similarity_search(query, k=5)
for doc in results:
print(f"Score: {doc.metadata.get('score')}")
print(f"Contenu: {doc.page_content[:200]}...\n")
Avantages :
- Zéro maintenance
- Scaling automatique
- Latence <50ms
Inconvénients :
- Coût élevé (scale)
- Vendor lock-in
Option 2 : Qdrant (Open Source, Performant)
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams
from langchain.vectorstores import Qdrant
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# Lancer Qdrant (Docker)
# docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
# Connexion
client = QdrantClient(url="http://localhost:6333")
# Créer collection
client.create_collection(
collection_name="company-docs",
vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE)
)
# Indexer
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Qdrant(
client=client,
collection_name="company-docs",
embeddings=embeddings
)
vectorstore.add_documents(chunks)
# Rechercher avec filtres
results = vectorstore.similarity_search(
query="politique remboursement",
k=5,
filter={"file_type": "policy"} # Filtrage métadonnées
)
Avantages :
- Gratuit (self-hosted)
- Très rapide
- Filtres avancés
Option 3 : Chroma (Local, Prototypage)
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# Créer base locale
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=chunks,
embedding=embeddings,
persist_directory="./chroma_db" # Stockage local
)
# Rechercher
results = vectorstore.similarity_search("politique remboursement", k=5)
Avantages :
- Zéro configuration
- Parfait prototypage
- Pas de coûts
Inconvénients :
- Pas scalable (>1M vectors)
- Pas de HA (High Availability)
Étape 4 : Retrieval - Recherche Intelligente
Recherche Simple (Baseline)
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.vectorstores import Pinecone
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff", # Concat tous chunks dans prompt
retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})
)
query = "Quelle est votre politique de remboursement ?"
response = qa_chain.run(query)
print(response)
Problème : Résultats parfois peu pertinents (top 5 pas toujours optimal).
Recherche avec Reranking (Recommandé)
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import CohereRerank
# Retriever de base
base_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 20})
# Reranker Cohere
compressor = CohereRerank(model="rerank-english-v2.0", top_n=5)
# Retriever avec compression
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor,
base_retriever=base_retriever
)
# Utiliser dans chaîne
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
retriever=compression_retriever
)
response = qa_chain.run("politique remboursement")
Amélioration : +20-40% de pertinence (benchmarks)
Fonctionnement :
- Récupère 20 chunks (recall élevé)
- Rerank avec modèle spécialisé (Cohere)
- Garde top 5 (précision élevée)
Recherche Hybride (Vectorielle + Keyword)
from langchain.retrievers import BM25Retriever, EnsembleRetriever
# Retriever vectoriel
vector_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 10})
# Retriever BM25 (keyword-based)
bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(chunks)
bm25_retriever.k = 10
# Ensemble (combine les deux)
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
retrievers=[vector_retriever, bm25_retriever],
weights=[0.5, 0.5] # 50/50
)
results = ensemble_retriever.get_relevant_documents("politique remboursement")
Avantages :
- Capture termes exacts (BM25) + sémantique (vectors)
- Meilleure recall (+10-15%)
Recherche avec Hypothetical Document Embeddings (HyDE)
Principe : Générer réponse hypothétique, l'embedder, chercher documents similaires.
from langchain.chains import HypotheticalDocumentEmbedder
# LLM génère réponse hypothétique
hyde_embeddings = HypotheticalDocumentEmbedder.from_llm(
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini"),
base_embeddings=OpenAIEmbeddings()
)
vectorstore_hyde = Pinecone.from_existing_index(
index_name="company-kb",
embedding=hyde_embeddings
)
# Recherche
results = vectorstore_hyde.similarity_search("politique remboursement", k=5)
Gains : +15-25% pertinence sur questions complexes
Étape 5 : Generation - Créer la Réponse Finale
Prompt Engineering pour RAG
from langchain.prompts import PromptTemplate
template = """Tu es un assistant intelligent qui répond aux questions en utilisant
le contexte fourni. Si la réponse n'est pas dans le contexte, dis-le explicitement.
Contexte :
{context}
Question : {question}
Instructions :
1. Réponds en français
2. Cite les sources (numéro de page si disponible)
3. Si incertain, mentionne les limitations
4. Sois concis (max 200 mots)
Réponse :"""
prompt = PromptTemplate(
template=template,
input_variables=["context", "question"]
)
# Utiliser dans chaîne
from langchain.chains import RetrievalQA
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0),
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever(),
chain_type_kwargs={"prompt": prompt}
)
Générer avec Citations
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
qa_with_sources = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
result = qa_with_sources({"question": "Politique remboursement ?"})
print(f"Réponse : {result['answer']}")
print(f"Sources : {result['sources']}")
# Output :
# Réponse : Les remboursements sont acceptés sous 30 jours...
# Sources : politique_remboursement.pdf (page 3), faq.md (section 2)
Chain Types Comparés
- stuff (Recommandé par défaut) ** :
chain_type="stuff"
- Concat tous chunks dans 1 prompt
- Simple et rapide
- Limite : Context window (max 10-15 chunks)
- map_reduce (Pour grands volumes) ** :
chain_type="map_reduce"
- Résume chaque chunk séparément
- Combine les résumés
- Lent mais scalable
- refine (Itératif) ** :
chain_type="refine"
- Génère réponse initiale
- Raffine avec chaque chunk suivant
- Très lent
- map_rerank (Scoring) ** :
chain_type="map_rerank"
- Score chaque réponse
- Garde la meilleure
- Coûteux (N appels LLM)
Système RAG Complet (Production)
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.retrievers.document_compressors import CohereRerank
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
import pinecone
# 1. Setup Pinecone
pinecone.init(api_key=os.environ["PINECONE_API_KEY"])
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Pinecone.from_existing_index("company-kb", embeddings)
# 2. Retriever avec reranking
base_retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="mmr", # Maximum Marginal Relevance (diversité)
search_kwargs={"k": 20, "fetch_k": 50}
)
compressor = CohereRerank(model="rerank-english-v2.0", top_n=5)
retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor,
base_retriever=base_retriever
)
# 3. LLM
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o",
temperature=0,
streaming=True # Streaming pour UX
)
# 4. Mémoire conversation
memory = ConversationBufferMemory(
memory_key="chat_history",
return_messages=True,
output_key="answer"
)
# 5. Chaîne conversationnelle
qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
llm=llm,
retriever=retriever,
memory=memory,
return_source_documents=True,
verbose=True
)
# 6. Utilisation
def ask(question: str):
result = qa_chain({"question": question})
print(f"\n🤖 Réponse : {result['answer']}\n")
print("📚 Sources :")
for doc in result['source_documents']:
print(f" - {doc.metadata.get('source', 'Unknown')}")
return result
# Test
ask("Quelle est votre politique de remboursement ?")
ask("Et pour les produits numériques ?") # Avec contexte conversation
Optimisations Avancées
1. Caching des Embeddings
from langchain.embeddings import CacheBackedEmbeddings
from langchain.storage import LocalFileStore
# Cache local (évite recalculer embeddings)
store = LocalFileStore("./cache/embeddings")
cached_embeddings = CacheBackedEmbeddings.from_bytes_store(
OpenAIEmbeddings(),
store,
namespace="text-embedding-3-small"
)
vectorstore = Pinecone.from_documents(
chunks,
cached_embeddings, # Utilise cache
index_name="company-kb"
)
Gain : -90% coût/temps sur ré-indexations
2. Metadata Filtering
# Filtrer par type de document
results = vectorstore.similarity_search(
query="politique remboursement",
k=5,
filter={
"department": "legal",
"date": {"$gte": "2024-01-01"}
}
)
# Filtrer par permissions utilisateur
user_id = "user_123"
results = vectorstore.similarity_search(
query="salaires équipe",
k=5,
filter={"accessible_by": {"$contains": user_id}}
)
3. Parent Document Retriever
Problème : Chunks courts (<512 tokens) perdent contexte.
Solution : Stocker petits chunks, récupérer documents parents.
from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever
from langchain.storage import InMemoryStore
# Store pour documents complets
docstore = InMemoryStore()
# Retriever
retriever = ParentDocumentRetriever(
vectorstore=vectorstore,
docstore=docstore,
child_splitter=RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=200), # Petits chunks
parent_splitter=RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000) # Gros parents
)
retriever.add_documents(documents)
# Recherche : trouve petits chunks, retourne gros contexte
results = retriever.get_relevant_documents("politique remboursement")
Gain : +30% qualité réponses
4. Self-Querying Retriever
Principe : LLM extrait filtres métadonnées de la question.
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
# Définir métadonnées disponibles
metadata_field_info = [
AttributeInfo(
name="source",
description="Le nom du fichier source",
type="string"
),
AttributeInfo(
name="date",
description="Date de publication",
type="string"
),
]
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini"),
vectorstore=vectorstore,
document_contents="Documentation entreprise",
metadata_field_info=metadata_field_info
)
# Question avec contraintes implicites
results = retriever.get_relevant_documents(
"Quelles sont les politiques RH publiées en 2024 ?"
)
# → LLM extrait filtre : {"date": {"$gte": "2024-01-01"}}
Évaluation : Mesurer la Qualité RAG
Metrics Clés
- Retrieval Metrics ** :
- Recall@K : % docs pertinents dans top K
- Precision@K : % docs top K qui sont pertinents
- MRR (Mean Reciprocal Rank) : Position du 1er doc pertinent
- Generation Metrics ** :
- Faithfulness : Réponse basée sur contexte (pas hallucination)
- Answer Relevance : Réponse pertinente pour question
- Context Relevance : Contexte pertinent pour question
Évaluation avec Ragas
from ragas import evaluate
from ragas.metrics import (
faithfulness,
answer_relevancy,
context_relevancy,
context_recall
)
from datasets import Dataset
# Dataset de test
test_data = {
"question": [
"Quelle est la politique de remboursement ?",
"Combien de jours de congés ?"
],
"answer": [
qa_chain.run("Quelle est la politique de remboursement ?"),
qa_chain.run("Combien de jours de congés ?")
],
"contexts": [
[doc.page_content for doc in vectorstore.similarity_search("remboursement", k=5)],
[doc.page_content for doc in vectorstore.similarity_search("congés", k=5)]
],
"ground_truths": [
["30 jours pour remboursement"],
["25 jours de congés payés"]
]
}
dataset = Dataset.from_dict(test_data)
# Évaluation
results = evaluate(
dataset,
metrics=[
faithfulness,
answer_relevancy,
context_relevancy,
context_recall
]
)
print(results)
# {
# 'faithfulness': 0.92,
# 'answer_relevancy': 0.88,
# 'context_relevancy': 0.85,
# 'context_recall': 0.91
# }
Objectifs :
- Faithfulness > 0.90 (peu d'hallucinations)
- Answer Relevancy > 0.85
- Context Recall > 0.85
Déploiement Production
Architecture Complète
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
# Vector DB
qdrant:
image: qdrant/qdrant:latest
ports:
- "6333:6333"
volumes:
- ./qdrant_data:/qdrant/storage
# API RAG
rag-api:
build: .
ports:
- "8000:8000"
environment:
- OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
- QDRANT_URL=http://qdrant:6333
depends_on:
- qdrant
# Redis cache
redis:
image: redis:alpine
ports:
- "6379:6379"
# app.py (FastAPI)
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
import redis
app = FastAPI()
redis_client = redis.Redis(host='redis', port=6379)
class Query(BaseModel):
question: str
session_id: str
@app.post("/ask")
async def ask(query: Query):
try:
# Check cache
cache_key = f"rag:{query.session_id}:{query.question}"
cached = redis_client.get(cache_key)
if cached:
return {"answer": cached.decode(), "cached": True}
# RAG pipeline
result = qa_chain({"question": query.question})
# Cache result (1h)
redis_client.setex(cache_key, 3600, result['answer'])
return {
"answer": result['answer'],
"sources": [doc.metadata for doc in result['source_documents']],
"cached": False
}
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
Cas d'Usage RAG en Production
1. Support Client Intelligent
# Indexer : tickets support résolus, FAQ, docs produit
# Rechercher : tickets similaires, solutions connues
# Générer : réponse personnalisée + articles aidants
# Gains :
# - Temps réponse : -60%
# - Satisfaction client : +25%
# - Coût support : -40%
2. Assistant Juridique
# Indexer : contrats, jurisprudence, réglementation
# Rechercher : clauses similaires, précédents
# Générer : recommandations, risques, conformité
# Gains :
# - Temps analyse contrat : 4h → 30min
# - Précision : +35%
3. Knowledge Base Entreprise
# Indexer : wikis, emails, Slack, Google Drive
# Rechercher : expertise, processus, décisions passées
# Générer : résumés, recommandations
# Gains :
# - Onboarding nouveaux : -50% temps
# - Productivité : +20%
Articles connexes
Pour approfondir le sujet, consultez également ces articles :
- LLM Open Source 2025 : Llama 3.3, Mistral Large, Qwen - Le Guide Complet
- Agents IA Autonomes : Révolutionner l'automation d'entreprise en 2025
- Anthropic Claude 4 Opus : Le nouveau standard de l'IA conversationnelle en octobre 2025
Conclusion
RAG transforme vos LLM en assistants intelligents connectés à vos données. En combinant vectorisation, bases vectorielles, et génération augmentée, vous créez des systèmes capables de répondre avec précision à des questions complexes.
Checklist Implémentation
Phase 1 - Prototypage (Semaine 1) :
- Installer LangChain + Chroma (local)
- Charger 10-20 documents tests
- Tester chunking strategies
- Valider qualité réponses
Phase 2 - MVP (Semaines 2-3) :
- Migrer vers Pinecone/Qdrant
- Implémenter reranking
- Ajouter API FastAPI
- Tests unitaires
Phase 3 - Production (Mois 2) :
- Monitoring (Ragas metrics)
- Caching Redis
- Rate limiting
- CI/CD
Phase 4 - Optimisation (Mois 3+) :
- A/B testing stratégies retrieval
- Fine-tuning embeddings
- Scaling horizontal
L'avenir du LLM est augmenté. RAG est la clé !




