8 architectures RAG pour les ingénieurs en IA : (expliquées avec utilisation) 1) RAG Naïf ↳ Récupère des documents uniquement en fonction de la similarité vectorielle entre l'embedding de la requête et les embeddings stockés. ↳ Fonctionne mieux pour des requêtes simples et basées sur des faits où un appariement sémantique direct suffit. 2) RAG Multimodal ↳ Gère plusieurs types de données (texte, images, audio, etc.) en intégrant et en récupérant à travers les modalités. ↳ Idéal pour des tâches de récupération cross-modale comme répondre à une requête textuelle avec à la fois un contexte textuel et d'image. 3) HyDE (Hypothetical Document Embeddings) ↳ Les requêtes ne sont pas sémantiquement similaires aux documents. ↳ Cette technique génère un document de réponse hypothétique à partir de la requête avant la récupération. ↳ Utilise l'embedding de ce document généré pour trouver des documents réels plus pertinents. 4) RAG Correctif ↳ Valide les résultats récupérés en les comparant à des sources fiables (par exemple, recherche sur le web). ↳ Assure des informations à jour et précises, filtrant ou corrigeant le contenu récupéré avant de le transmettre au LLM. 5) RAG Graphique ↳ Convertit le contenu récupéré en un graphe de connaissances pour capturer les relations et les entités. ↳ Améliore le raisonnement en fournissant un contexte structuré aux côtés du texte brut au LLM. 6) RAG Hybride ↳ Combine la récupération vectorielle dense avec la récupération basée sur des graphes dans un seul pipeline. ↳ Utile lorsque la tâche nécessite à la fois des données textuelles non structurées et des données relationnelles structurées pour des réponses plus riches. 7) RAG Adaptatif...