Meilleurs outils IA pour : Build RAG systems
Créez des systèmes RAG à partir de documents, bases de données ou autres sources de connaissances.
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Les outils RAG (génération augmentée par récupération) permettent de créer une IA qui répond à partir de vos propres documents et données. Ils découpent et indexent le contenu, retrouvent les passages pertinents pour chaque question et les transmettent à un modèle de langage avec citations.
Choisir un framework ou une plateforme RAG
Comparez les connecteurs de documents et la qualité d’analyse des PDF et tableaux, les options de découpage et de recherche (vectorielle, par mots-clés, hybride, reranking), les bases vectorielles et modèles pris en charge, le contrôle d’accès, l’évaluation et le déploiement. Les plateformes gérées démarrent vite ; les frameworks offrent plus de contrôle.
Des réponses dignes de confiance
Constituez un jeu de vraies questions, y compris celles que le système doit refuser. Mesurez la qualité de la recherche et des réponses, affichez les sources de chaque réponse, respectez les droits d’accès aux documents et mettez en place un processus de mise à jour des contenus.
FAQ
Pourquoi mon chatbot RAG donne-t-il de mauvaises réponses ?
Souvent parce que le bon passage n’a pas été retrouvé. Améliorez l’analyse, le découpage et la recherche avant de changer de modèle.
Faut-il une base de données vectorielle pour le RAG ?
En général une forme de recherche vectorielle ou hybride, mais beaucoup de bases que vous utilisez déjà la proposent désormais.