Architecture RAG : Guide technique sur la génération augmentée par récupération

La génération augmentée par récupération (RAG) est une architecture révolutionnaire qui résout les problèmes de précision et d’actualité des grands modèles de langage (LLMs). Dans cet article, nous examinons les détails techniques, les stratégies d’implémentation et les applications en entreprise de l’architecture RAG.

Qu’est-ce que RAG et pourquoi est-ce important ?

L’architecture RAG est une approche hybride qui enrichit la connaissance paramétrique des LLMs avec des sources de connaissance externes. Alors que les LLMs traditionnels dépendent des données d’entraînement, les systèmes RAG offrent un accès à l’information en temps réel.

Composants essentiels de RAG

1. Retriever : Trouve les documents les plus pertinents grâce à la similarité vectorielle
2. Generator : Génère des réponses en utilisant le contexte récupéré
3. Vector Store : Stocke les vecteurs d’embedding et réalise les recherches

Détails de l’architecture technique

Pipeline d’embedding

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Stratégies de chunking :

• Chunking de taille fixe : Nombre fixe de caractères/tokens
• Chunking sémantique : Découpage basé sur la cohérence sémantique
• Chunking récursif : Préservation de la structure hiérarchique

Comparaison des modèles d’embedding

Choix de la base vectorielle

Options populaires :

• Pinecone : Service managé, montée en charge facile
• Weaviate : Open source, recherche hybride
• Qdrant : Haute performance, filtrage
• ChromaDB : Léger, idéal pour le prototypage

Stratégies de récupération

1. Dense Retrieval

Calcul de similarité vectorielle via des embeddings sémantiques :

1# Retrieval with cosine similarity
2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 
3            (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))

2. Sparse Retrieval (BM25)

Algorithme classique de recherche basé sur la fréquence des mots.

3. Hybrid Retrieval

Combinaison des méthodes dense et sparse :

final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score

Reranking et tri

Les modèles de reranking sont utilisés pour améliorer les résultats initiaux de récupération :

• Cross-encoder rerankers : Haute précision, lents
• ColBERT : Rapide, interaction au niveau des tokens
• Cohere Rerank : Basé sur API, intégration facile

Optimisation de la fenêtre de contexte

Détermination de la taille des chunks

• Petit chunk (256-512 tokens) : Informations plus spécifiques, plus de segments
• Grand chunk (1024-2048 tokens) : Plus de contexte, risque de bruit

Compression du contexte

Économie de tokens grâce à la compression des grands contextes :

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

Implémentation RAG en entreprise

Exemple d’architecture

1┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
2│    User     │────▶│   API GW    │────▶│  RAG Service│
3└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
4                                                │
5                    ┌─────────────┐     ┌──────▼──────┐
6                    │   LLM API   │◀────│  Retriever  │
7                    └─────────────┘     └──────┬──────┘
8                                                │
9                                        ┌──────▼──────┐
10                                        │ Vector DB   │
11                                        └─────────────┘

Considérations de sécurité

1. Isolation des données : Séparation des namespaces par tenant
2. Contrôle d’accès : Autorisation au niveau des documents
3. Audit logging : Enregistrement de toutes les requêtes et réponses

Mesures de performance

Mesures de récupération

• Recall@K : Ratio de documents pertinents dans les K résultats
• Precision@K : Exactitude des documents pertinents
• MRR (Mean Reciprocal Rank) : Rang du premier résultat correct

Mesures de bout en bout

• Faithfulness : Fidélité de la réponse aux sources
• Relevance : Pertinence de la réponse à la question
• Latency : Temps de réponse total

Problèmes courants et solutions

1. Faible qualité de récupération

Solution : Changement de modèle d’embedding, récupération hybride, reranking

2. Hallucination

Solution : Prompts plus restrictifs, exigence de citation

3. Latence élevée

Solution : Mise en cache, récupération asynchrone, réduction du nombre de chunks

Conclusion

L’architecture RAG est un composant essentiel qui augmente la fiabilité des LLMs dans les applications d’IA d’entreprise. Le bon choix de modèle d’embedding, de base de données vectorielle et de stratégie de récupération constitue la base d’une implémentation RAG réussie.

Chez Veni AI, nous proposons des solutions RAG personnalisées à nos clients d’entreprise. Contactez-nous pour vos besoins.