RAG et recherche documentaire augmentée

Comprendre l’enjeu et le périmètre

Il aide à retrouver et synthétiser des informations internes lorsque les documents sont accessibles, à jour et correctement segmentés.

Couvrir corpus, droits, indexation, découpage, recherche, génération, citations et actualisation.

Passer à l’action

• Qualifier les documents et permissions
• Évaluer la recherche avant la génération
• Tester réponses, citations et refus lorsque les sources manquent

Décrivez la tâche autorisée, les données accessibles et ce que le système ne doit jamais faire seul. Constituez un jeu d'évaluation représentatif et séparez les essais des données utilisées pour améliorer la solution. Prévoyez le refus, l'incertitude et l'escalade humaine.

Responsabilités et moyens

Les métiers qualifient le corpus, les équipes données maintiennent l’index, la sécurité contrôle l’accès, et le responsable de service valide.

Inclure préparation, indexation, calcul, stockage, évaluations et mises à jour.

Produire et vérifier

Livrable utile

Un corpus gouverné, un jeu d’évaluation et une chaîne de traçabilité des réponses.

Preuve à rechercher

Poser des questions connues, ambiguës et sans réponse, vérifier les sources citées et l’absence d’accès à des documents interdits.

Indicateur à interpréter

Suivre pertinence des passages, exactitude des réponses, citations correctes et cas où le système doit s’abstenir.

Distinguez la plausibilité d'une réponse de son exactitude. Testez les informations manquantes, les documents contradictoires, les droits d'accès et les instructions malveillantes présentes dans les données. Un lien vers une source n'établit pas automatiquement que cette source soutient la réponse.

Arbitrages et dépendances

Un index qui ignore les droits documentaires peut révéler des informations auxquelles l’utilisateur ne devrait pas accéder.

Le RAG dépend de la GED, des métadonnées, des droits et de la fraîcheur des sources.

Comparez l'IA à une solution sans IA et au processus actuel. Le coût inclut la préparation des données, la vérification des réponses, les erreurs et l'exploitation. Une bonne démonstration ne prouve ni la fiabilité en production ni la conformité d'un usage particulier.