Exemple de prestation
Recherche de connaissances
RAG en production sur des documents d'entreprise
Un système de recherche en production qui transforme des documents internes éparpillés en réponses rapides, précises et sourcées.
Ces exemples présentent une expérience de processus et de réalisation. Ils ne revendiquent pas la propriété d’un produit et ne désignent aucun client.
Le défi
Répondre aux questions de routine supposait de fouiller à la main des PDF, des wikis et des enregistrements ERPNext. Les réponses étaient lentes, incohérentes et dépendaient de qui savait où les choses se trouvaient.
La démarche
- 01
Consolidation des sources documentaires et construction d'un pipeline d'ingestion avec découpage sémantique.
- 02
Mise en place d'une recherche hybride, plongements denses plus repli BM25, avec reclassement par cross-encoder pour la précision.
- 03
Réponses exposées via une interface de discussion simple, chaque réponse renvoyant à sa source.
- 04
Recherche calibrée sur de vraies questions et évaluation ajoutée pour repérer les régressions avant la mise en ligne.
Architecture
Architecture de RAG en production sur des documents d'entreprise. Flux principal : Documents, puis Découper + vectoriser, puis Recherche hybride, puis Reclassement, puis Réponse sourcée. Chemins connectés : Recherche vectorielle alimente Recherche hybride; Mots-clés BM25 comme chemin conditionnel depuis Recherche hybride.
Ce qui a été difficile
C'est le découpage qui a décidé de la précision, pas le modèle. Découper au nombre de jetons cassait les tableaux et les frontières de clauses, et la qualité de recherche a plus bougé en corrigeant cela qu'avec n'importe quel changement d'invite.
La recherche dense manquait sans cesse les termes exacts : une référence de pièce, un code de politique, une date. C'est à cela que sert la branche BM25, et fusionner deux classements de façon sensée a demandé plus d'itérations que d'ajouter le second index.
Sans évaluation, les régressions sont invisibles. Un changement qui améliore cinq réponses et en casse deux ressemble à une amélioration jusqu'à ce que quelqu'un tombe sur les deux, donc un jeu de questions à réponses connues devait exister avant que le réglage n'ait le moindre sens.
Curieux de savoir comment c'est construit ?
L'expérience complète et les compétences derrière sont sur le CV.
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