Systèmes de Génération Augmentée par Recherche

Conseils d'expert pour concevoir des architectures de génération augmentée par récupération de bout en bout, de l'ingestion de données aux couches de récupération et de génération, adaptées à votre cas d'usage et à votre échelle.

Conseille sur les stratégies optimales de découpage, de fractionnement et de prétraitement des documents pour les pipelines RAG afin de maximiser la précision de la récupération sur des types de contenu variés tels que les PDF, le code et les tableaux.

Diagnostique systématiquement pourquoi les systèmes RAG renvoient des réponses erronées, non pertinentes ou hallucinées en isolant les défauts à travers les étapes de récupération, de segmentation, d'embedding et de génération.

Conçoit et interprète des cadres d'évaluation pour la qualité de la récupération RAG, incluant les métriques de rappel, précision, ancrage et pertinence des réponses, afin d'améliorer systématiquement la précision du système.

Conçoit des pipelines robustes pour ingérer, nettoyer, mettre à jour et synchroniser des données hétérogènes (PDFs, wikis, bases de données) dans une base de connaissances prête pour le RAG.

Guide l'implémentation de la recherche hybride combinant la récupération vectorielle dense avec des méthodes de mots-clés éparses comme BM25, incluant des techniques de fusion et des stratégies de pondération pour une meilleure précision RAG.

Aide spécialisée pour optimiser les performances des bases de données vectorielles, les algorithmes d'indexation et les paramètres de requête afin d'accélérer la récupération et réduire les coûts d'infrastructure dans les systèmes RAG.