LlamaIndex & développement RAG pour les systèmes de données en production

LlamaIndex est conçu spécifiquement autour de la donnée – ingestion, indexation et récupération – ce qui en fait un choix solide pour le RAG documentaire sur des bases de connaissances privées. LangChain est plus général pour l'orchestration d'agents et d'outils. Les deux ne sont pas mutuellement exclusifs, et nous les combinons souvent ; notre choix dépend de vos données, de la latence et des contraintes de votre équipe, pas des tendances.

Le RAG est généralement la première étape la plus appropriée lorsque les réponses doivent refléter des documents actuels, privés ou fréquemment modifiés, car il ancre les réponses dans des preuves récupérées et est bien moins coûteux à maintenir. Le fine-tuning convient aux tâches à style fixe, format fixe ou périmètre étroit. De nombreux systèmes en production utilisent le RAG comme épine dorsale et réservent le fine-tuning à des comportements spécifiques.

Le découpage est guidé par la structure des documents et les schémas de requêtes, non par un nombre fixe de tokens. Nous utilisons l'analyse tenant compte de la mise en page, le découpage sémantique et hiérarchique, ainsi que l'enrichissement des métadonnées ; nous validons ensuite nos choix sur un ensemble d'évaluation de récupération afin que la taille des fragments et leur chevauchement soient ajustés à une pertinence mesurable plutôt qu'à des suppositions.

Cela dépend de l'échelle, de l'hébergement et de l'infrastructure existante. Nous commençons souvent par pgvector lorsque vous utilisez déjà Postgres, et passons à Qdrant, Weaviate ou Pinecone lorsque vous avez besoin d'un débit plus élevé, de filtres avancés ou d'opérations gérées. Les exigences de résidence des données et de conformité déterminent fréquemment le choix final.

Nous contraignons la génération au contexte récupéré, exigeons des citations en ligne, et ajustons la récupération et le reranking pour que les bonnes preuves parviennent au modèle. Nous ajoutons des vérifications d'ancrage des réponses et une gestion de la confiance afin que le système puisse refuser ou escalader lorsque les preuves sont insuffisantes, et nous mesurons en continu la fidélité lors de l'évaluation.

Oui. Nous associons des métadonnées de permissions aux documents et les appliquons comme filtres lors de la récupération, de sorte que chaque utilisateur ne récupère que le contenu qu'il est autorisé à consulter. Les politiques d'accès sont appliquées au moment de la requête et journalisées, ce qui maintient le RAG aligné avec votre modèle d'autorisation existant et vos exigences d'audit.

Nous traitons les documents sources, les embeddings et les index comme des dépôts de données personnelles : les PII sont identifiées, les accès contrôlés, le traitement documenté, et nous prenons en charge l'effacement et la rectification sur les documents bruts comme sur les embeddings dérivés. La résidence des données UE pour le store vectoriel et l'inférence est configurée si nécessaire.