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RAG avancé(ARAG)
RAG amélioré avec des optimisations avant et après la récupération, notamment l'expansion des requêtes, le reclassement et la curation du contexte
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Récupère des documents par expansion de requête, recherche hybride creuse-dense, reclassement par cross-encodeurs et assemblage sélectif du contexte avant de le transmettre au modèle.
- Quand l'utiliser
- Tâches à forte composante documentaire où la qualité de la recherche conditionne directement l'exactitude des réponses, surtout sur des corpus volumineux ou bruités.
- Vigilance
- La latence cumulée des multiples passes de recherche et des étapes de reclassement peut rendre le temps de réponse inacceptable pour des applications temps réel.
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RAG avancé: Vue d’ensemble
RAG amélioré avec des optimisations avant et après la récupération, notamment l'expansion des requêtes, le reclassement et la curation du contexte
- Pre-retrieval optimization
- Query expansion techniques
- Post-retrieval processing
- Context curation
- Document reranking
- Quality assessment
- Hybrid sparse-dense fusion with reciprocal rank fusion (RRF)
- Late-interaction retrieval (ColBERT-style) and cross-encoder reranking
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (Gao et al., 2023)arXiv:2312.10997
- Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System (Barnett et al., 2024)arXiv:2401.05856
- RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study (Ovadia et al., 2023)arXiv:2401.08406
- A Comprehensive Survey of RAG: Evolution and Future Directions (Gupta et al., 2024)arXiv:2410.12837
- Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance LabelsarXiv:2212.10496
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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