Approfondissement · module 75 de 100
RAG : améliorer le chunking et la retrieval
Comprends comment diviser les documents pour que IA retrouve les bons morceaux.
Après cette leçon
Tu peux expliquer ce qu'est le chunking et pourquoi la taille des morceaux est importante.
En image · Voici comment cela est lié
Du document au passage pertinent
Divise un document en segments de texte avec une cohérence suffisante.
Laisse la couche de recherche sélectionner les segments appropriés.
Regarde si le passage trouvé contient la réponse et le contexte nécessaire.
Partie 1 de 3 · Diviser en morceaux
Ta préférence pour moins de mouvement est prise en compte. Choisis chaque partie toi-même.
Qu'est-ce que le chunking ?
Diviser les documents en morceaux plus petits pour qu'ils soient mieux interrogeables.
Taille des chunks
Trop grand : trop de bruit. Trop petit : le contexte est perdu. Teste ce qui fonctionne pour tes documents.
Retrieval
Le système cherche les chunks les plus pertinents pour une question. La qualité dépend du découpage et de la méthode de recherche.
Nouvel exemple d'exercice
De l'explication à un résultat utilisable.
Un document devient mieux interrogeable si chaque passage conserve suffisamment de sens et d'origine.
Situation d'exercice fictiveProcédure fictive : une étape se trouve dans un paragraphe, mais l'exception n'apparaît que dans le suivant. Tu divises le document en passages interrogeables.
Voir une résolution possible
Voici comment faire
Conserve le titre, la version du document et un contexte environnant suffisant. Teste avec une question sur l'exception ou si l'information correcte est retrouvée ensemble.
Pourquoi cela fonctionne
Une phrase pertinente isolée peut être insuffisante pour une réponse fiable. Choisis les limites des passages à l'aide de véritables questions de test.
Rends cela un peu plus difficile
Crée une seule question dont la réponse nécessite deux passages adjacents et vérifie ce que ton étape de recherche renvoie.
Entraîne-toi davantage, à ton rythme. Tu n'as rien à envoyer. Cela ne compte pas comme une évaluation automatique.
Lire la suite : Google Cloud : contexte de RAG. La situation ci-dessus est un exemple de leçon fictif personnel.
Ton lieu de travail · apprendre par la pratique
Crée quelque chose. Regarde ce qui change.
Vérification de la connexion IA en cours… Tu peux déjà consulter l'exemple écrit.
Présente ta mission à Ende.
Lis la réponse, change une seule chose et compare.
Version précédente
Nouvelle version
Tu gardes le contrôle
Que veux-tu améliorer dans ta prochaine tentative ?
Uniquement sur cet appareil. Les réponses de l’IA restent uniquement dans la mémoire de cette page. Il s'agit d'un auto-contrôle, pas d'une note.
Pourquoi cette approche fonctionne
Une phrase pertinente isolée peut être insuffisante pour une réponse fiable. Choisis les limites des passages à l'aide de véritables questions de test.
Une étape de plus
Crée une seule question dont la réponse nécessite deux passages adjacents et vérifie ce que ton étape de recherche renvoie.
Essaie & découvre · sans engagement
Recherche dans une petite base de documents
Compare de petits et de grands morceaux de texte. Trouves-tu aussi l'exception dans la réponse ?
Fragments de texte trouvés (maximum trois)
- Openingsuren2 mots-clés trouvés
dix-huit heures. Attention à l'exception : le vendredi, la fermeture a lieu
- Openingsuren1 mots-clés trouvés
L'atelier fictif est ouvert du lundi au vendredi de neuf heures à
Comparer avec les documents originaux complets
Openingsuren
L'atelier fictif est ouvert du lundi au vendredi de neuf heures à dix-huit heures. Attention à l'exception : le vendredi, la fermeture a lieu à seize heures. L'atelier est fermé le samedi et le dimanche.
Bezoekers
Les visiteurs se présentent à l'accueil. Un rendez-vous est nécessaire pour une visite guidée. Un rendez-vous pour une visite ne modifie pas les heures d'ouverture.
Materiaal
Les outils restent dans l'atelier. Le matériel de prêt doit être rapporté le jour convenu. Pour toute question sur le matériel, adresse-toi au gestionnaire.
Trouve toi-même l'exception : l'atelier ferme le vendredi à seize heures. Cette information figure-t-elle entièrement dans un fragment trouvé ? Essaie 12 mots avec 4 mots de chevauchement.
Cet exemple classe par mots-clés exacts. Les véritables embeddings et bases de données vectorielles comparent des représentations numériques ; celles-ci ne sont pas exécutées ici. Une correspondance n'est pas la preuve que toute la question est répondue.
Cet essai fonctionne localement avec des données fictives et ne compte pas pour ta complétion de leçon. Elle recommencera lors d'une nouvelle leçon ou d'un rechargement.
Un prompt pour commencer
Explique brièvement ce qu'est le chunking et pourquoi la taille des morceaux influence la qualité des réponses.
Applique-le
Un manuel est découpé en morceaux. Une condition et l'exception correspondante se retrouvent systématiquement dans des morceaux différents.
Quelle approche correspond le mieux à cette situation ?
- Teste les limites par sujet et assure un chevauchement suffisant ; vérifie la récupération sur de vraies questions.
- Réduis tous les morceaux à des phrases isolées sans contexte.
- Choisis uniquement une limite de page fixe et ne teste rien.
Avec JavaScript, tu peux contrôler ton approche et recevoir un feedback immédiat.
Teste ta compréhension
Quel est le risque de chunks trop volumineux ?
- Le système trouve trop d'informations non pertinentes.
- Cela fonctionne toujours mieux.
- Les chunks ne doivent pas être volumineux.
S'entraîner davantage
Décris comment tu diviserais un document long pour une utilisation dans un système RAG.
Diviser un manuel par chapitre ou par sujet, et non par page.
