Le RAG que personne ne fait (et qui change tout)
90% des implémentations RAG sont des recherches glorifiées. Voici l'architecture qui fait la différence.
À vérifier
Basé sur 0 sources, données chiffrées et profondeur d'analyse
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L'insight
Pas du retrieval de documents. Du retrieval de structures.
Un RAG standard ramène des chunks de texte et les balance au modèle. Ça marche pour une FAQ. Ça casse dès que la réponse nécessite de croiser plusieurs sources.
Pourquoi c'est important
Le RAG naïf a le même problème que Google en 2010 : il confond pertinence lexicale et pertinence structurelle. Ramener le bon paragraphe ne sert à rien si la relation entre les paragraphes est perdue.
Comment l'utiliser — en 5 min
- Indexe des structures, pas des chunks. Découpe ta base en entités (concept, règle, exception) plutôt qu'en fenêtres de tokens.
- Ajoute une couche de graphe. Relie les entités. Le retrieval devient un parcours, pas une recherche.
- Double passage. Premier retrieval : large. Second : filtré par les entités liées à la requête.
- Score de confiance. Si le graphe est incomplet, dis-le. Un RAG qui avoue ses lacunes vaut 10x un RAG qui hallucine.
Le résultat
Les équipes qui structurent leur RAG en graphe voient -60% d'hallucinations et des réponses capables de raisonner sur des cas edge — là où le RAG naïf rend les armes.
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RAG Structuré (Entités → Graphe → Double passage)
Indexe des structures, pas des chunks. Le retrieval devient un parcours de graphe, pas une recherche lexicale. Score de confiance obligatoire — un RAG qui avoue ses lacunes vaut 10x un RAG qui hallucine.
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À vérifier
Score dérivé : nombre de sources, présence de données chiffrées, tweets connexes et profondeur de l'analyse.
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