RAG & LLMOps
Articles techniques pour construire, évaluer et maintenir des systèmes RAG et des assistants IA en production.
Passer un assistant IA du POC à la production est le vrai défi. Ces articles couvrent l'architecture RAG, l'évaluation de la qualité, le chunking, le monitoring, la sécurité et les pratiques LLMOps nécessaires pour industrialiser l'IA générative.
12 articles dans ce cluster
Checklist 'Go production' pour un assistant IA
Avant de déployer votre assistant IA en production, vérifiez ces 25 points : qualité des réponses, sécurité, monitoring, conformité, scalabilité. La checklist complète pour un passage en production serein et maîtrisé.
Déployer un chatbot RAG sur vos documents internes
Guide pas-à-pas pour déployer un chatbot RAG sur votre base documentaire : architecture, choix d'outils, coûts, délais et pièges à éviter.
Sécurité RAG : droits d'accès et fuite d'informations
Un RAG sans contrôle d'accès expose potentiellement tous les documents à tous les utilisateurs. Fuite d'informations confidentielles, contournement des droits, injection de prompt : les risques de sécurité RAG et comment les mitiger.
Journalisation et audit : rendre l'IA traçable
L'AI Act exige la traçabilité des systèmes IA. Logs structurés, audit trail, rétention et accès : guide complet pour rendre votre assistant IA auditable par les régulateurs, les auditeurs et vos équipes internes.
Tests de non-régression d'un assistant IA
Un changement de prompt, un nouveau modèle, une mise à jour de l'index : chaque modification peut casser votre assistant IA. Protocole de tests de non-régression spécifique aux applications LLM, avec outils et automatisation CI/CD.
LLMOps : monitoring qualité, coûts et latence
Un LLM en production sans monitoring, c'est une facture qui grimpe en silence et une qualité qui se dégrade sans alerte. Observabilité, alertes, dashboards : le guide LLMOps pour garder le contrôle.
Citations : comment forcer une réponse sourcée
Une réponse IA sans source est une opinion, pas une information. Techniques de prompt engineering, post-processing et architecture RAG pour garantir que chaque affirmation est traçable vers un document identifié.
Indexer sans bruit : nettoyage, déduplication, métadonnées
Headers, footers, doublons, PDF scannés : le bruit dans votre index vectoriel dégrade la qualité de votre RAG. Guide complet de nettoyage, déduplication et enrichissement par métadonnées pour une indexation propre.
Chunking : comment découper vos documents (guidelines)
La qualité d'un RAG dépend à 60% de la qualité du chunking. Taille des chunks, overlap, stratégies sémantiques vs syntaxiques : guide pratique pour découper vos documents et maximiser la pertinence des résultats.
Évaluer une chaîne RAG : métriques et protocole
Faithfulness, relevance, recall : les métriques indispensables pour mesurer la qualité d'une chaîne RAG en production. Protocole complet, outils open source et seuils recommandés pour garantir des réponses fiables à vos utilisateurs.
RAG vs fine-tuning : comment décider
RAG ou fine-tuning ? La réponse dépend de votre cas d'usage. Critères de décision, avantages et inconvénients de chaque approche, et quand opter pour une stratégie hybride.
Le fine-tuning démocratisé : personnalisez votre IA pour 50€
Le fine-tuning de modèles IA n'est plus réservé aux géants de la tech. Avec des coûts tombés à 50 euros et des outils accessibles, les PME peuvent désormais personnaliser un LLM pour leur métier spécifique. Tour d'horizon des options et de la méthode.