RAG pas à pas

Ce guide pratique vous montre, étape par étape, comment concevoir un agent IA fonctionnel doté d’une capacité de récupération d’informations (RAG) fiable et connecté à au moins un outil externe. Après une introduction claire aux principes du Retrieval-Augmented Generation, vous apprendrez à définir les besoins en connaissances, à construire des pipelines d’ingestion de données, à choisir et optimiser les modèles d’embedding, et à mettre en place des vector stores performants. Chaque chapitre combine théorie, exemples concrets et bonnes pratiques pour que vous puissiez passer du prototype à la production en toute confiance. En suivant ce livre, vous maîtriserez : - Les fondements du RAG et son rôle dans les agents intelligents - Les différentes architectures d’agents et comment les adapter à votre cas d’usage - La définition précise des exigences de connaissance et la sélection des sources de données - La mise en place de pipelines d’ingestion, le prétraitement et le nettoyage du texte - Le choix et l’évaluation des modèles d’embedding adaptés à vos besoins - La construction, la gestion et l’optimisation des vector stores (FAISS, Pinecone, Weaviate, etc.) - Les techniques de recherche de similarité et les stratégies de récupération hybride - L’intégration efficace de la récupération avec les grands modèles de langage (LLM) - L’ingénierie de prompts spécialisée pour les agents RAG - La connexion aux API externes et l’utilisation d’outils pour étendre les capacités de l’agent - La gestion de l’état de la conversation et de la mémoire à long terme - La détection et la réduction des hallucinations grâce à des méthodes de vérification - L’évaluation des performances grâce à des métriques pertinentes (précision, rappel, latence, etc.) - Le scaling des systèmes de récupération pour gérer des charges élevées - Les mises à jour en temps réel et l’indexation incrémentale des connaissances - Les aspects de sécurité, de confidentialité et de conformité (RGPD, etc.) - Le déploiement en production avec Docker, Kubernetes ou des services cloud gérés - La mise en place de monitoring, logging et observabilité pour garantir la fiabilité - L’optimisation des coûts et de la consommation de ressources - Les tendances futures et les techniques avancées de RAG (ré-ranker, fusion de connaissances, etc.) Que vous soyez développeur, data scientist ou architecte IA, ce volume vous fournit toutes les clés pour créer des agents plus précis, plus sûrs et réellement utiles dans des applications réelles.