Chargement des modèles…
Récupération à index hiérarchique (RAPTOR)(HIR)
Construire l'index de récupération sous forme d'arbre à plusieurs niveaux plutôt que de liste plate de fragments. RAPTOR calcule récursivement les embeddings des fragments, les regroupe et les résume, de sorte qu'une requête peut interroger n'importe quel niveau d'abstraction et renvoyer, selon les besoins, une synthèse d'ensemble ou le détail d'une feuille. Le contextual retrieval d'Anthropic ajoute en préambule de chaque fragment un court contexte rédigé par un LLM avant l'embedding, afin que les fragments isolés restent ancrés dans l'ensemble du document.
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Construit un index arborescent à plusieurs niveaux en regroupant et en résumant récursivement les fragments, ce qui permet d'interroger n'importe quel niveau d'abstraction pour obtenir soit une synthèse large, soit des détails précis.
- Quand l'utiliser
- Documents longs dont les requêtes réclament à la fois des vues d'ensemble et des détails précis, et où des fragments isolés perdent leur sens sans le contexte du document.
- Vigilance
- Coût de calcul élevé lors de l'indexation et complexité de mise en œuvre importante ; un regroupement mal aligné crée des niveaux d'abstraction inutiles qui dégradent la qualité de la recherche.
Interrogez l'expert IA sur ce pattern
Ouvre l'assistant avec votre question préremplie. Vous la relisez avant l'envoi.
Récupération à index hiérarchique (RAPTOR): Vue d’ensemble
Construire l'index de récupération sous forme d'arbre à plusieurs niveaux plutôt que de liste plate de fragments. RAPTOR calcule récursivement les embeddings des fragments, les regroupe et les résume, de sorte qu'une requête peut interroger n'importe quel niveau d'abstraction et renvoyer, selon les besoins, une synthèse d'ensemble ou le détail d'une feuille. Le contextual retrieval d'Anthropic ajoute en préambule de chaque fragment un court contexte rédigé par un LLM avant l'embedding, afin que les fragments isolés restent ancrés dans l'ensemble du document.
- Recursive cluster-then-summarize tree
- Multi-level abstraction retrieval
- Collapsed-tree traversal across layers
- Contextual chunk augmentation before embedding
- Hybrid embedding plus BM25 candidate generation
- Reranking of merged candidates
The Agent Architect
Un pattern, un compromis, une panne de production racontée. Un brief hebdomadaire court pour ceux qui construisent des systèmes agentiques.
Un email par semaine, désinscription en un clic. Votre adresse ne sert qu'à envoyer le brief.
Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
Faites auditer l’architecture de vos agents
Cette page documente un pattern. Votre système en fait tourner des dizaines, et l’essentiel des pannes se loge dans la façon dont ils s’articulent. Faites relire toute la conception à l’aune des 288 patterns de ce catalogue : architecture, fiabilité, évaluation et coûts, chaque constat relié au pattern qui le corrige.
750 € au lieu de 1 500 €, une semaine, rapport écrit et appel de restitution, jusqu’au 30 septembre