Comment booster les résultats de votre RAG ?

Vous voulez un système de questions-réponses capable de répondre aux moindres détails d'un document comme un pro, voire mieux qu’un assistant IA haut de gamme. Mais bon, on le sait tous, c’est pas si simple. Passons aux choses sérieuses !

Le Défi : Transformer une IA en Sherlock Holmes du Document

Pour un système qui frôle la perfection, il doit pouvoir :

• Comprendre la question sans lever les yeux au ciel

• Trouver les bonnes infos dans un océan de texte en moins de temps qu’il ne faut pour dire "intelligence artificielle"

• Combiner des bribes d’infos comme un pro du puzzle

• Générer des réponses claires et naturelles, pas des dissertations

• Gérer toutes sortes de questions sans se noyer

• Rester rapide et rentable, sinon gare à la facture

Bien sûr, on pourrait tout balancer dans un gros modèle, mais attention à la migraine de l’IA (et aux coûts !). On va donc plutôt la jouer futé.

3 Scénarios et leurs Recettes Magiques

Pour avoir un système au taquet, on adapte la méthode selon trois scénarios :

1. L’info est planquée dans un fragment (exemple : "C’est quoi X ?").

2. L’info est disséminée dans plusieurs fragments (exemple : "Quelles différences entre X et Y ?").

3. Il faut piger l'ensemble du document (exemple : "Donne-moi l’essentiel de X").

Scénario 1 : Une Info, Un Fragment

Quand l'info est bien au chaud dans un seul morceau de texte, on peut :

• Optimiser la recherche avec un peu de piment : reformuler la requête avec des embeddings d’IA comme HyDE pour affiner la recherche.

• Changer d’algorithme : des méthodes comme BM25 ou la recherche hybride (mots-clés + sémantique) sont souvent plus performantes que la recherche simple.

• Essayer des modèles de correspondance plus sensibles comme COLBERT pour matcher les requêtes avec finesse.

• Classer les fragments retrouvés pour faire ressortir ceux qui sont dans le bon ton.

Petit bonus : on peut aussi préparer les documents en créant des fragments homogènes par section ou similarité de phrase, histoire d’éviter à l’IA des sauts d’humeur.

Scénario 2 : Puzzle d’Infos sur Plusieurs Fragments

Quand l’info est éclatée en plusieurs endroits :

• Diviser pour mieux régner : l’IA peut éclater la question en sous-questions et appliquer la méthode du Scénario 1 à chaque partie.

• Créer un graphe de concepts : pendant l’indexation, cela permet de se promener à travers les sections utiles lors de la réponse. Bref, une petite carte des trésors.

Scénario 3 : L’Essentiel du Document en Un Coup d’Œil

Quand il faut répondre à des questions qui demandent une vue d’ensemble :

• Générer et stocker des résumés progressifs des fragments.

• Utiliser les résumés pertinents en s’appuyant sur les techniques vues plus haut.

Un exemple sympa : le modèle RAPTOR (Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval), idéal pour ceux qui aiment les noms d’IA impressionnants.

Pourquoi Tout ce Travail ? Les Avantages

Oui, ça demande un peu plus d’efforts que d’envoyer les N premiers morceaux à une base de données, mais les bénéfices sont là :

• Précision des réponses, avec les infos les plus pertinentes intégrées

• Réduction du contexte, donc moins de frais et de temps de calcul

• Meilleure gestion des questions corsées où l'info est dispersée dans le doc

• Possibilité de fournir de vrais résumés de manière efficace

La Suite ? Faites Évoluer votre IA en Super-Sherlock

Maintenant qu’on sait comment aller chercher la bonne info, quelques points pour transformer cette IA en véritable expert :

• Valider la réponse de l’IA en vérifiant qu’elle inclut bien les éléments clés du document, ou utilisez un autre modèle pour contrôler le résultat.

• Écouter les retours utilisateurs : les réponses marquées comme justes ou fausses permettent d’affiner le système.

• Optimiser les prompts avec des outils comme DSPy ou TextGrad pour booster leur efficacité.

Avec ça, votre RAG devient une véritable encyclopédie ambulante, prête à répondre à tout – ou presque. Allez, au boulot !