Le RAG recherche des passages pertinents dans une base documentaire puis les fournit au modèle pour répondre. Sa qualité dépend davantage de la préparation des documents, de la recherche, des permissions et des tests que du modèle seul.
RAG : créer un assistant IA fiable sur vos documents
Préparer les sources, gérer les droits, citer les passages et évaluer les réponses. Pour obtenir un résultat fiable, il faut relier la technologie à un processus, une donnée, un responsable et une mesure. Les principes suivants permettent de structurer cette réflexion.
01 — La base doit contenir des documents validés, datés, dédupliqués et attribués à un propriétaire responsable de leur mise à jour
La base doit contenir des documents validés, datés, dédupliqués et attribués à un propriétaire responsable de leur mise à jour.
02 — Le découpage conserve les titres, sections, tableaux et métadonnées nécessaires pour comprendre le passage retrouvé
Le découpage conserve les titres, sections, tableaux et métadonnées nécessaires pour comprendre le passage retrouvé.
03 — Les filtres de droits s’appliquent avant la génération : le modèle ne doit jamais recevoir un contenu inaccessible à l’utilisateur
Les filtres de droits s’appliquent avant la génération : le modèle ne doit jamais recevoir un contenu inaccessible à l’utilisateur.
04 — La réponse affiche les sources et reconnaît l’absence d’information au lieu d’inventer
La réponse affiche les sources et reconnaît l’absence d’information au lieu d’inventer.
05 — Le jeu d’évaluation couvre questions simples, ambiguës, contradictoires, sans réponse et sensibles
Le jeu d’évaluation couvre questions simples, ambiguës, contradictoires, sans réponse et sensibles.
Plan d’action
Utilisez cette séquence comme point de départ. Chaque étape doit produire une décision ou un élément vérifiable avant de passer à la suivante.
- Inventorier les sources
- Nommer les propriétaires
- Nettoyer et structurer
- Configurer les droits
- Créer le jeu de tests
- Suivre les réponses faibles
Erreurs à éviter
- Importer tout le Drive sans tri
- Masquer les sources à l’utilisateur
- Mesurer la qualité avec trois questions
Questions fréquentes
Non dans la majorité des cas. Le RAG ajoute un contexte documentaire sans réentraîner le modèle.
Oui, si les droits sont intégrés à la recherche et testés sur chaque profil.
L’essentiel à retenir
Le RAG recherche des passages pertinents dans une base documentaire puis les fournit au modèle pour répondre. Sa qualité dépend davantage de la préparation des documents, de la recherche, des permissions et des tests que du modèle seul.
Le point important est de progresser par preuves : un cas d’usage précis, un test représentatif, des limites documentées et une décision fondée sur les résultats.