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Tout ce qu'il faut savoir pour brancher vos agents IA sur des données validées.
Le RAG en démo impressionne, en production il déçoit. Trois patterns changent tout : recherche hybride vectoriel + BM25 avec fusion RRF, reranking cross-encoder obligatoire, et décomposition des questions complexes en sous-requêtes.
Le RAG vectoriel récupère des passages isolés ; le GraphRAG relie les entités via un graphe de connaissances. Forces, faiblesses, coût d'ingestion et approche hybride : quand le graphe change vraiment la donne.
Le RAG en une passe échoue sur les questions multi-sauts et les comparaisons. L'agentic RAG laisse un agent décomposer, récupérer en itérant et s'arrêter au bon moment — avec ses garde-fous et son coût. Quand l'utiliser, et quand s'abstenir.
La similarité vectorielle comprend le sens mais rate le littéral (codes, acronymes). Recherche hybride dense + BM25 fusionnée par RRF, puis reranking cross-encoder : le combo qui rend un RAG vraiment précis.
Le guide complet pour passer d'un POC RAG à un système de production : chunking, embeddings, recherche hybride + RRF, reranking, pgvector/HNSW et évaluation RAGAS. Choix techniques 2026, code et checklist de mise en prod.
La pertinence de votre RAG se joue au découpage, avant l'embedding. Stratégies 2026 du fixe au sémantique, late chunking et contextual retrieval, avec arbitrages, pièges et recommandations concrètes.