RAG Expliqué :
L'IA qui Connaît Vos Documents
Retrieval-Augmented Generation (RAG) permet à ChatGPT ou Claude de répondre en s'appuyant sur VOS données. Architecture, outils, mise en œuvre : tout ce qu'il faut savoir.
Qu'est-ce que le RAG ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui combine :
1. Recherche
Récupération de passages pertinents dans votre base documentaire
2. Augmentation
Enrichissement du prompt du LLM avec les infos récupérées
3. Génération
Le LLM génère une réponse basée sur vos données réelles
Exemple Concret
Question utilisateur :
"Quelle est votre politique de retour ?"
RAG recherche dans vos docs :
"Les retours sont acceptés dans un délai de 30 jours suivant la réception. Le produit doit être dans son emballage d'origine, non utilisé. Remboursement sous 5-7 jours ouvrés après réception du retour."
(Extrait de vos CGV, page 12)
Réponse générée par le LLM :
"Vous pouvez retourner votre produit dans les 30 jours suivant sa réception, à condition qu'il soit dans son emballage d'origine et non utilisé. Une fois que nous aurons reçu votre retour, vous serez remboursé sous 5 à 7 jours ouvrés. Souhaitez-vous que je vous guide pour initier un retour ?"
Sans RAG : Le LLM n'aurait que ses connaissances générales (coupure en 2023 pour GPT-4) et inventerait potentiellement une réponse incorrecte (hallucination).
Pourquoi Utiliser RAG ?
Réponses Factuelles et À Jour
Le LLM s'appuie sur VOS documents (toujours à jour), pas ses connaissances figées. Fini les hallucinations sur des infos critiques.
Données Propriétaires
Exploitez votre base de connaissances interne (docs, emails, tickets) sans la partager publiquement ou l'envoyer pour entraînement.
Citations et Traçabilité
RAG peut indiquer la source de l'info ("Selon le contrat X, page 5..."). Essentiel pour legal, finance, compliance.
Coût Optimisé
Moins cher que fine-tuner un modèle. Vous ne payez que pour les requêtes, pas pour ré-entraîner à chaque mise à jour de vos docs.
Comment RAG Fonctionne (Architecture Technique)
Phase d'Indexation (une fois)
Transformation de vos documents en format interrogeable
a) Découpage (Chunking)
Vos documents sont découpés en petits passages (chunks) de 200-500 mots.
b) Vectorisation (Embeddings)
Chaque chunk est transformé en vecteur numérique (embedding) via un modèle spécialisé (OpenAI text-embedding-ada-002, Cohere, etc.).
c) Stockage Vector Database
Les vecteurs sont stockés dans une base spécialisée (Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB).
Phase de Requête (temps réel)
Traitement de la question utilisateur
a) Question → Embedding
La question de l'utilisateur est elle aussi vectorisée.
b) Recherche de Similarité
La vector database trouve les chunks les plus similaires (cosine similarity, distance euclidienne).
c) Injection dans le Prompt
Les chunks récupérés sont ajoutés au prompt du LLM.
"Tu es un assistant support. Réponds en t'appuyant UNIQUEMENT sur le contexte ci-dessous.
CONTEXTE:
[Chunk 1: Les retours sont acceptés dans un délai de 30 jours...]
[Chunk 2: Le produit doit être dans son emballage d'origine...]
QUESTION: Quelle est votre politique de retour ?
RÉPONSE:"
d) Génération LLM
Le LLM (GPT-4, Claude) génère la réponse en se basant sur le contexte fourni.
Temps de traitement typique : Indexation = 1-10 min pour 1000 pages (one-time) | Requête = 1-3 secondes (recherche + génération LLM)
Stack Technique Recommandée
Framework
LangChain (Python/TS)
Le plus populaire. Abstractions pour loaders, splitters, embeddings, retrievers. Intégrations clé-en-main pour 100+ sources.
LlamaIndex (Python)
Spécialisé RAG. Plus orienté "data indexing". Excellent pour cas complexes.
Haystack (Python)
Open-source by Deepset. Pipelines RAG modulaires, support multi-modèles.
Vector Database
Pinecone
Cloud, managed, ultra scalable. Le plus simple à déployer. Gratuit jusqu'à 1M vecteurs.
Qdrant
Open-source (Rust), hébergeable. Performant. Bon pour souveraineté données.
ChromaDB
Simple, local-first. Parfait pour POC et petits projets. Très facile à setup.
Weaviate
Open-source, cloud disponible. Hybrid search (keyword + vector). Enterprise-ready.
Modèle d'Embeddings
OpenAI text-embedding-3-large
État de l'art. $0.13/1M tokens. 3072 dimensions. Excellent pour langues multiples.
Cohere Embed v3
Compétitif avec OpenAI. Compression embeddings. Bon rapport qualité/prix.
Sentence Transformers (open-source)
Gratuit, hébergeable. all-MiniLM-L6-v2 populaire. Moins performant mais 100% contrôlable.
LLM pour Génération
GPT-4 Turbo
128K context. Bon pour synthétiser plusieurs chunks. Créatif.
Claude 3.5 Sonnet
200K context. Meilleure précision factuelle. Moins cher que GPT-4.
Mistral Large
Souveraineté française. Bon compromis coût/performances.
Cas d'Usage RAG
Assistant Documentaire Interne
Indexez votre Confluence, Notion, Google Drive. Les employés posent des questions en langage naturel et obtiennent des réponses avec sources.
Exemple : "Comment demander des congés ?" → Récupère la procédure RH exacte.
Chatbot Support Client
Connectez votre FAQ, documentation produit, historique tickets. Le chatbot répond avec des infos à jour et cite les sources.
Exemple : E-commerce mode → Base produits (tailles, matières, entretien) interrogeable par le bot.
Analyse Juridique / Compliance
Indexez contrats, réglementations, jurisprudence. Posez des questions complexes et obtenez des réponses avec références précises.
Exemple : "Quelles sont nos obligations RGPD pour les données de santé ?" → Citations exactes des articles pertinents.
Veille et Synthèse
Indexez rapports, études de marché, articles. Posez des questions analytiques et obtenez des synthèses sourcées.
Exemple : "Quelles sont les tendances IA dans le retail en 2024 ?" → Synthèse de 50 rapports avec citations.
Limites et Défis du RAG
Qualité de la recherche = qualité de la réponse
Si les chunks récupérés ne sont pas pertinents, le LLM génère une mauvaise réponse. Solution : Hybrid search (keyword + vector), fine-tuning embeddings, reranking avec un modèle spécialisé (Cohere Rerank).
Chunking : un art plus qu'une science
Chunks trop petits = perte de contexte. Chunks trop grands = dilution de l'info pertinente. Solution : Testez différentes tailles (200-500 mots), overlap entre chunks, hierarchical chunking pour documents complexes.
Coûts cumulatifs
Embeddings (indexation) + Vector DB (stockage) + LLM (génération). Pour 10K requêtes/mois avec 5 chunks/requête : ~$100-300/mois selon les modèles. Solution : Cache les réponses fréquentes, utilisez des modèles embeddings moins chers.
Mise à jour des documents
Si vous modifiez un document, il faut ré-indexer. Solution : Webhooks pour ré-indexation auto (Notion, Google Drive), incremental indexing, ou batch nightly.
Quick Start : RAG en 20 Lignes (Python)
# Installation: pip install langchain openai chromadb
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
# 1. Charger vos documents
loader = PyPDFLoader("mes_docs.pdf")
documents = loader.load()
# 2. Découper en chunks
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
# 3. Créer embeddings + stocker dans ChromaDB
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, embeddings)
# 4. Créer retriever + chain RAG
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
)
# 5. Poser une question
question = "Quelle est la politique de retour ?"
reponse = qa_chain.run(question)
print(reponse)
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