Le problème du contexte

Les LLM comme GPT-4 ou Claude sont entraînés sur des données générales. Ils ne connaissent pas vos produits, vos procédures internes ou votre documentation métier. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) résout ce problème en permettant à l'IA de consulter vos données avant de répondre.

Comment fonctionne le RAG

  • Indexation : vos documents (PDF, pages web, emails, base de connaissances) sont découpés en fragments et convertis en vecteurs numériques (embeddings).
  • Stockage : ces vecteurs sont stockés dans une base vectorielle (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector).
  • Recherche : quand un utilisateur pose une question, elle est aussi convertie en vecteur et les fragments les plus similaires sont retrouvés.
  • Génération : les fragments pertinents sont injectés dans le prompt du LLM, qui génère une réponse basée sur vos données.

Cas d'usage concrets

  • Support client : un chatbot qui répond en se basant sur votre FAQ et documentation produit
  • Base de connaissances interne : les employés interrogent en langage naturel les procédures et politiques de l'entreprise
  • Recherche juridique : retrouver les clauses pertinentes dans des centaines de contrats
  • E-commerce : recommandations basées sur la compréhension sémantique des fiches produits

Stack technique recommandée

Pour un premier projet RAG :

  • Embeddings : OpenAI text-embedding-3-small (bon rapport qualité/prix)
  • Base vectorielle : pgvector (extension PostgreSQL, pas de service supplémentaire)
  • Orchestration : LangChain ou un script PHP/Python personnalisé
  • LLM : Claude ou GPT-4o pour la génération

Les pièges à éviter

La qualité du RAG dépend de la qualité de l'indexation. Des chunks trop petits perdent le contexte, trop grands noient l'information pertinente. Testez différentes tailles (500-1000 tokens) avec du chevauchement (overlap). Et n'oubliez pas de maintenir l'index à jour quand vos documents évoluent.

RAGbases vectoriellesIALLMembeddingsdonnées
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