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Un assistant qui répond à partir de vos documents, en citant ses sources, évalué et livré en production. Construire un assistant RAG →

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Chatbot interne sur des milliers de documents : ce qui casse en production

Chatbot documents internes : découpage, droits d'accès par document, fraîcheur des sources, citations et evals. Les cinq points qui cassent au-delà de mille documents, et comment les tenir.

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RAG et mise à jour des sources : garder des réponses à jour

Un RAG figé sur des documents périmés répond faux avec assurance. Détection, synchronisation depuis SharePoint ou Notion, versionnement : organiser la mise à jour des sources d'un RAG.

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Évaluer la qualité d'un RAG : les métriques qui comptent

Fidélité, pertinence, recall, précision : les métriques pour évaluer un RAG, le jeu de référence à construire, les outils (Ragas, DeepEval, Langfuse) et le suivi en production.

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Évaluer un RAG : construire un jeu de test représentatif

Évaluer un RAG commence par un jeu de test représentatif : vraies questions, réponses attendues, cas difficiles, puis exécution à chaque itération avec Ragas, Promptfoo ou Langfuse.

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Prompts en production : les versionner comme du code

Prompts en production : les versionner comme du code dans Git, les tester avec Promptfoo ou Langfuse, comparer les variantes et revenir en arrière en quelques secondes.

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RAG en production : les erreurs qui coûtent cher, et comment les éviter

Un RAG qui brille en démo peut répondre faux en production. Sources sales, chunking, recherche, contexte, versions, vérification, coûts, évaluation : les erreurs à corriger avant de déployer.

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Sécuriser les prompts : prévenir les injections dans vos agents

Un agent IA qui lit emails, tickets ou pages web lit aussi des instructions qui ne sont pas les vôtres. Injection de prompt directe et indirecte, outils MCP : les garde-fous avant la production.

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RAG : optimiser les embeddings pour de meilleures réponses

Modèle d'embedding, taille des passages, recherche hybride, reranking avec Cohere Rerank : les réglages qui décident de ce que votre RAG retrouve, et comment les optimiser avec méthode.

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RAG : pourquoi la qualité des sources prime sur le modèle

Passer de Mistral à GPT ou Claude ne corrige pas des documents pauvres. Pourquoi la qualité des sources domine le résultat d'un RAG, et comment la mesurer avant de choisir son LLM.

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Embeddings français : quels modèles pour vos données

Embeddings français pour le RAG : BGE-M3, Mistral Embed, OpenAI ou Cohere, dimensions, coût, Cohere Rerank. Comment choisir le modèle qui retrouve vraiment vos documents, mesure à l'appui.

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RAG vs recherche plein-texte : quand la sémantique change tout

RAG ou recherche plein-texte ? Elasticsearch, pgvector, Qdrant ou Weaviate : quand choisir les mots-clés, la sémantique ou l'hybride, avec les critères pour trancher sur vos données.

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RAG : gérer les documents volumineux efficacement

Manuels, rapports, documentations : un RAG sur documents volumineux demande plus qu'un découpage fixe. Indexation hiérarchique, parent-enfant, résumés, Docling et LlamaIndex : ce qui marche.

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RAG en production : bien découper ses documents (chunking)

Chunking RAG en production : taille, chevauchement, structure, découpage sémantique et métadonnées, avec LlamaIndex, Docling ou Unstructured. Les réglages qui font retrouver la bonne réponse.

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Observabilité LLM : monitorer un agent en production

Observabilité LLM : traces, coût, latence et evals en continu avec Langfuse, LangSmith ou OpenTelemetry. Ce qu'il faut brancher pour monitorer un agent en production avant vos utilisateurs.

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