Le guide ultime du RAG auto-réflexif (CRAG) : résoudre la crise des hallucinations

Dans la première vague d'applications d'IA, le « Basic RAG » (Retrieval-Augmented Generation) était la référence. Nous avons simplement intégré des documents, les avons stockés dans un magasin de vecteurs comme Pinecone ou Chroma, et les avons transmis à un LLM. C'était comme de la magie.

Mais la magie s’estompe dès qu’elle entre en production. Dans les scénarios du monde réel, la récupération est bruyante. Une correspondance sémantique n’est pas toujours une correspondance factuelle. C'est pourquoi les pipelines RAG standard hallucinent souvent avec une grande confiance. Pour résoudre ce problème, nous avons besoin de RAG auto-réfléchissant (CRAG).

Le problème central : le bruit sémantique

La recherche sémantiq...
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