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Tag : Chunking
Qualité RAG en temps d’indexation : types de fragments, nettoyage et étiquettes de récupération
Qualité du RAG en temps d’indexation : création de blocs de texte, de tableaux et d’images, suppression des bruits générés par le parseur, et ajout de labels de récupération rédigés par un LLM qui ont réduit d’environ la moitié les recherches infructueuses.
12 min de lectureTrois raisons pour lesquelles les systèmes RAG en production échouent : contexte fragmenté, dérive et mauvaise utilisation.
Trois manières dont la génération de RAG échoue : un contexte fragmenté dû à la segmentation en chunks, une dérive à mesure que la base de connaissances s’agrandit, et une utilisation incorrecte malgré une bonne récupération des informations, avec des solutions au niveau des couches.
11 min de lectureMultiDocFusion : segmentation hiérarchisée pour RAG sur de longs PDFs
MultiDocFusion conserve le contexte des sections dans chaque partie d’un PDF long : détection du layout, OCR, agrégation via un arbre de en-têtes et des parcours en profondeur, pour une récupération RAG 8-15% plus efficace.
7 min de lectureTaille des blocs et chevauchement dans RAG : pas, limites de tokens et joints
Comment diviser un livre long pour RAG : choisir la taille et le degré d’overlap, comprendre le pas de parcours, rester en dessous de la limite de tokens d’embedding, stocker les métadonnées et visualiser l’overlap dans une division réelle.
8 min de lectureStratégies de découpage en chunks pour les systèmes RAG en production : taille fixe, sémantique et parent-enfant.
Une présentation pratique du découpage en chunks dans les systèmes RAG, allant du découpage à taille fixe et récursif au découpage parent-enfant, aux propositions, au découpage tardif, à RAPTOR, aux tables, au code et aux tests de performance.
22 min de lectureLe découpage parent-enfant et l’indexation hiérarchique pour une meilleure récupération RAG.
Pourquoi de petits blocs remportent la partie mais échouent à fournir la réponse, et comment le découpage parent-enfant, l’expansion par suppression des doublons et l’indexation hiérarchique restituent le contexte dans la récupération RAG.
10 min de lecturePourquoi RAG échoue avec des documents réels : segmentation, recherche hybride, réclassement et évaluations.
Pourquoi RAG échoue avec des documents réels et les solutions pour y remédier : une conception en deux phases, les choix de segmentation, la recherche hybride, le réclassement et l’évaluation de la récupération seule.
7 min de lectureRAG avec LangChain de zéro : chargeurs, blocs, embeddings, évaluation
Construire un système de questions-réponses pour documents étape par étape : chargement des fichiers, segmentation en blocs, embeddings, les phases d’indexation et de récupération, ainsi que la manière d’évaluer les réponses obtenues.
8 min de lectureLe découpage : la décision sous-estimée du RAG à l’origine de réponses erronées
Pourquoi la segmentation incorrecte des documents nuit gravement à la qualité de la récupération, comment une segmentation tenant compte de la structure et un découpage en éléments parent-enfant aident, et comment évaluer l’efficacité de ces éléments.
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