Génération augmentée par récupération (RAG)

Un pipeline typique collecte des documents, préserve leur provenance, crée des représentations consultables, récupère des candidats pour une requête et transmet des preuves sélectionnées à un modèle. Certains systèmes combinent des résultats de recherche par mots-clés et sémantique ou de reclassement avant génération. Chaque étape peut introduire des omissions ou erreurs. La préparation du document détermine quelles preuves peuvent être trouvées. Conservez les titres, dates, tableaux et identifiants sources lors de la division du contenu en passages. Un passage séparé d’une exception ou d’une note de bas de page peut donner un mauvais sens même lorsque les mots sont correctement copiés. Appliquer les contrôles d’accès avant que les preuves n’atteignent le modèle. Un résultat de recherche sémantiquement pertinent peut encore appartenir à un document que l’utilisateur demandeur n’est pas autorisé à voir. Considérez les instructions contenues dans les documents récupérés comme un contenu non fiable plutôt que comme une autorité pour modifier le comportement de l’application. Évaluez séparément la récupération et la réponse. Vérifiez si les preuves nécessaires apparaissent dans l’ensemble candidat, si le contexte sélectionné les conserve, et si la réponse les utilise fidèlement. Incluez des questions sans réponse dans la collection et des documents contradictoires ou obsolètes. Le système a besoin d’un moyen explicite de dire que les preuves sont insuffisantes.