🏗️Exemple concret
Un système de QA sur 10 000 documents légaux. RAG basic : précision 67%. Avec re-ranking (Cohere Rerank) : 79%. Avec chunking par section sémantique + métadonnées : 84%. Avec RAG hybride (dense + BM25) : 88%. Chaque optimisation est mesurée sur un dataset d'évaluation de 500 questions de référence.
∑ Concept clé
Score hybride = α × dense_score + (1-α) × sparse_score (BM25). α ∈ [0,1] optimisé par validation.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Systèmes de QA sur documents internes (documentation, contrats, politiques)
✓Chatbots sur bases de connaissances volumineuses
✓Quand le RAG de base ne donne pas une précision suffisante
✓Applications critiques où les hallucinations sont inacceptables
✅ Avantages
+Réduit drastiquement les hallucinations par rapport au LLM seul
+Pas de réentraînement du LLM quand les documents changent
+Sources citables et vérifiables
⚠️ Limites
−Latence élevée avec le re-ranking (plusieurs appels modèles)
−Évaluation de la qualité du retrieval nécessite un benchmark dédié
−Architecture complexe avec de nombreux paramètres à optimiser
🛠️ Outils principaux
LangChain / LlamaIndex
Cohere Rerank
Pinecone / Weaviate
Elasticsearch (BM25)
RAGAS (évaluation)
RAGLLMRetrievalRecherche vectorielleIA Générative