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RAG correctif (CRAG)
Système RAG qui détecte et corrige automatiquement les mauvais résultats de récupération grâce à une évaluation de la qualité et une nouvelle récupération
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Récupère des documents, note leur pertinence et relance une récupération avec des requêtes affinées lorsque la qualité passe sous le seuil fixé.
- Quand l'utiliser
- Tâches à forte composante de recherche documentaire où les premiers résultats sont souvent incomplets ou périmés, et où vous pouvez vous permettre des appels API supplémentaires.
- Vigilance
- Un seuil de qualité trop élevé déclenche des boucles de récupération sans fin ; trop bas, il vide le procédé de son sens et gaspille du calcul.
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RAG correctif (CRAG): Vue d’ensemble
Système RAG qui détecte et corrige automatiquement les mauvais résultats de récupération grâce à une évaluation de la qualité et une nouvelle récupération
- Retrieval quality assessment
- Automatic error detection
- Corrective re-retrieval
- Query refinement strategies
- Knowledge source expansion
- Quality-based filtering
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Corrective Retrieval Augmented Generation (Yan et al., 2024)arXiv:2401.15884
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection (Asai et al., 2023)arXiv:2310.11511
- Active Retrieval Augmented Generation (Jiang et al., 2023)arXiv:2305.06983
- Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation (Barnett et al., 2024)arXiv:2407.01219
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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