Formation RAG et LangChain

Le RAG, ou génération augmentée par recherche, fournit à un modèle des extraits retrouvés dans une base documentaire au moment de la question.

Le système ne donne pas au modèle une connaissance parfaite de l'entreprise. Il sélectionne des passages, construit un contexte puis génère une réponse qui doit rester reliée aux sources.

Le RAG peut faciliter la mise à jour des contenus et leur citation. Il ne garantit ni l'exactitude, ni l'exhaustivité, ni l'absence d'informations inventées.

La qualité dépend des documents, des droits d'accès, du découpage, de la recherche, du prompt, du modèle et de l'évaluation.

L'ingestion identifie les sources, leurs propriétaires, leur version et les personnes autorisées à les consulter.

La préparation extrait le texte, traite les documents scannés, conserve les métadonnées utiles et signale les pages illisibles.

Le découpage crée des passages cohérents. Les embeddings et l'index servent ensuite à retrouver ceux qui correspondent à une requête.

Le retriever applique d'abord les droits, puis sélectionne les passages. Une recherche par mots-clés ou un reranking peut compléter la recherche vectorielle.

La génération reçoit la question, les passages et les consignes de citation. Elle doit pouvoir répondre qu'aucune source suffisante n'a été trouvée.

LangChain fournit des composants pour charger des documents, découper du texte, appeler des modèles, interroger des index et orchestrer un pipeline.

LlamaIndex, Haystack, Semantic Kernel ou une implémentation interne peuvent couvrir tout ou partie du même besoin.

Une base vectorielle se choisit selon les filtres, les droits, l'hébergement, la latence observée, les opérations, la sauvegarde et le coût total.

Les interfaces de ces outils évoluent. La formation apprend à vérifier leur documentation et à isoler les dépendances plutôt qu'à mémoriser une version.

Créez un corpus de test avec questions courantes, cas limites, documents absents, formulations ambiguës et utilisateurs aux droits différents.

Vérifiez séparément la pertinence des passages retrouvés, la validité des citations, les informations non appuyées, les omissions et le comportement lorsque la réponse manque.

Conservez la version des documents, de l'index, du modèle et des consignes pour comparer les changements.

Les métriques automatiques aident au suivi. Une revue métier reste nécessaire pour les contenus juridiques, financiers, de santé ou engageants.

Les droits sont appliqués avant la recherche afin qu'un extrait interdit ne puisse pas entrer dans le contexte du modèle.

Les documents, requêtes, réponses et journaux sont minimisés selon la finalité. Les conditions d'hébergement, de conservation et d'utilisation par chaque fournisseur sont vérifiées par écrit.

Les contenus retrouvés peuvent contenir des instructions malveillantes. Ils restent des données à analyser et ne reçoivent pas la priorité sur les règles du système.

Prévoyez la suppression, la réindexation, la révocation d'accès, la gestion des incidents et un responsable pour chaque base.

Un agent peut choisir entre plusieurs sources ou reformuler une recherche, mais chaque outil garde un périmètre et des permissions limités.

Le RAG peut assister un support, une recherche interne, une synthèse ou la préparation d'un dossier avec citations.

Il ne fournit pas seul un avis juridique, financier ou médical et ne prend aucune décision qui affecte une personne.

Aucun envoi, réservation, transaction, classement RH ou rejet n'est déclenché automatiquement à partir d'une réponse RAG.