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La Génération augmentée par récupération (RAG) est décrite comme une architecture qui sépare l’accès à la connaissance de la génération linguistique et récupère des preuves à la volée dans des dépôts contrôlés. Au-delà des composants, la mise en production dépend d’une ingénierie de bout en bout et d’un modèle mental en couches pour diagnostiquer les échecs. Les architectures RAG sont présentées comme ayant évolué de pipelines naïfs vers des systèmes modulaires et agentiques, avec une frontière critique entre traitements hors ligne et en ligne.
De pipelines naïfs à des architectures modulaires et agentiques
La RAG est présentée comme ayant progressé d’enchaînements naïfs vers des architectures modulaires, puis agentiques. Une frontière jugée critique sépare les traitements hors ligne et en ligne, ce qui influe sur la conception et l’exploitation. Un modèle mental en trois couches — ingestion, récupération, génération — est proposé pour raisonner sur les points de défaillance et choisir l’approche appropriée.
Besoins métiers et limites des LLM seuls
Les besoins concernent une diversité de secteurs : des assistants pouvant traiter des questions sur l’AML et le KYC dans le secteur bancaire, l’examen de contrats d’assurance, la consultation rapide de manuels de maintenance aéronautique, l’analyse de contrats pour les professionnels du droit, ainsi que des réponses précises appuyées sur la documentation interne pour les équipes de support. Les solutions reposant exclusivement sur des LLM sont considérées comme limitées, la connaissance intégrée dans ces modèles étant figée, non reliée à des données propriétaires en constante évolution, et les réponses fournies manquant fréquemment de fiabilité ou de référence à la source.
Ce que la RAG apporte et ce qu’exige la production
En séparant l’accès à la connaissance de la génération et en récupérant, à la requête, des preuves issues de dépôts externes contrôlés, la RAG vise des réponses plus récentes, traçables et gouvernables. Les discussions techniques se concentrent souvent sur des composants comme les embeddings ou la recherche vectorielle, alors que la réussite en production dépend d’une ingénierie de bout en bout : gestion de documents bruyants, traitement des échecs de récupération et d’assemblage de contexte, respect des contraintes de sécurité, dispositifs d’évaluation et d’observabilité, ainsi que maîtrise de la latence et du coût.
