Retour aux rag
Intermediaire16 min de lecture
RAG : chunking et retrieval strategies qui changent tout
Comment choisir la bonne granularite de chunks et la bonne strategie de retrieval pour un RAG performant.
RAGChunkingRetrievalEmbeddings
Publie le 14 février 2026
Le probleme
Un mauvais chunking degrade la pertinence, meme avec un bon modele.
Regles pratiques
- chunk trop grand : bruit
- chunk trop petit : perte de contexte
- overlap modere : meilleure continuite
Strategie de base
- Segmenter par unite semantique
- Ajouter metadata (source, date, section)
- Indexer embeddings + filtre metadata
- Renvoyer top-k chunks pertinents
Prompt de synthese RAG
"Reponds uniquement avec le contexte fourni.
Si le contexte est insuffisant, dis-le clairement.
Cite les passages utilises."
Guides similaires
Introduction au RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Qu'est-ce que le RAG et pourquoi revolutionne-t-il l'IA ? Comprenez comment connecter une IA a vos propres donnees.
Intermediaire
Comprendre les Embeddings pour le RAG
Les embeddings sont au coeur du RAG. Decouvrez comment ils fonctionnent et pourquoi ils sont essentiels pour la recherche semantique.
Avance
RAG : recherche hybride et reranking pour plus de precision
Combinez recherche lexicale et vectorielle, puis rerankez les resultats pour augmenter la precision factuelle.
Avance
Envie d'aller plus loin ?
Decouvrez nos ebooks premium pour une formation complete et structuree.