Un système RAG recherche des passages dans une base documentaire pour aider un modèle à répondre. Sa fiabilité dépend d’abord des documents, de leurs droits d’accès et de leur fraîcheur. Commencez par un périmètre maîtrisé, avec des réponses vérifiables, avant d’élargir le corpus.
Choisir les questions utiles
Listez les tâches que l’assistant doit aider à accomplir : comprendre une offre, préparer une intervention ou retrouver une procédure. Écartez les questions qui exigent des données absentes ou une décision non documentée. Pour chacune, identifiez le document de référence et son responsable. Une collection volumineuse de PDF ne constitue pas encore une base exploitable. Le périmètre doit pouvoir être expliqué aux utilisateurs.
Nettoyer sans effacer les conditions
Retirez les doublons obsolètes et identifiez la version applicable. Préservez titres, dates, unités, exceptions et liens. Un tarif sans période de validité ou une procédure sans prérequis peut conduire à une réponse trompeuse. Conservez l’origine de chaque passage afin que l’interface renvoie au document, et pas seulement à un extrait impossible à retrouver. Attribuez aussi une date de révision prévue.
Construire un inventaire documentaire exploitable
Pour un projet de site, le corpus pilote peut se limiter à une offre, à sa procédure de contact et aux documents publics qui expliquent sa mise en œuvre. Ce périmètre permet de vérifier les réponses sans confondre un assistant d’information avec un outil ayant accès aux dossiers clients. La base de connaissances doit être gouvernée comme un contenu du site : quelqu’un décide de ce qui est applicable et de ce qui doit être retiré.
| Champ | Question de contrôle | Conséquence pratique |
|---|---|---|
| Identifiant et version | Peut-on retrouver le document exact ? | Relier chaque passage à une version stable |
| Public autorisé | Qui peut consulter cette information ? | Appliquer les droits avant la restitution |
| Période de validité | La règle est-elle encore applicable ? | Retirer ou réviser les passages périmés |
| Responsable | Qui peut confirmer une contradiction ? | Prévoir une validation au lieu de laisser le modèle choisir |
| Question couverte | Quelle décision le document permet-il ? | Tester le corpus sur un besoin réel |
Un document peut être utile à l’équipe sans être adapté à un assistant public. Une note interne contenant des exceptions commerciales ne devient pas publiable parce qu’elle est techniquement indexable. Le filtrage doit intervenir dans l’application et dans le dispositif de recherche, pas seulement dans une consigne demandant au modèle de rester discret.
Découper selon les idées
Le guide de Hugging Face présente un découpage du corpus en passages utilisés pour la recherche. Il n’existe pas de taille universelle. Notre point de départ pratique est de garder ensemble une règle, ses conditions et son exception, puis de tester les questions réelles. Si le passage récupéré mélange plusieurs produits, cherchez une frontière éditoriale plus claire au lieu d’augmenter arbitrairement le contexte.
Exemple fictif : une documentation de maintenance
Une équipe possède trois versions d’une procédure de sauvegarde. Elle conserve la version approuvée dans le périmètre pilote, archive les anciennes hors de la recherche courante et désigne un responsable. La question « puis-je restaurer seul ? » doit retrouver les accès requis et les validations, plutôt qu’un ancien message de support. On peut vérifier cette attente avant de choisir l’interface de chat.
Tester le découpage avec une règle et son exception
Prenez une règle fictive de documentation : le support répond pendant les horaires publiés ; une prestation particulière peut prévoir des conditions différentes. Si le découpage sépare la règle de cette condition, le système peut présenter une réponse trop générale. Conservez dans chaque passage le contexte nécessaire à sa compréhension et la référence au document complet. Une taille de fragment choisie au hasard ne résout pas ce problème éditorial.
- Préparez une question simple dont la réponse est dans un seul document, puis une question qui nécessite de lire une condition ou une exception. Notez les passages attendus.
- Inspectez ce que la recherche a récupéré avant de lire la réponse finale. Une réponse élégante peut masquer un passage insuffisant ou une ancienne version.
- Ajoutez une question sans réponse dans le corpus. Le résultat attendu est une indication de limite et un moyen de contacter une personne, pas une invention vraisemblable.
- Testez une suppression ou une révision de document. Vérifiez que les anciens passages ne restent pas disponibles dans l’index, les caches ou les liens de référence.
Le guide RAG de Hugging Face illustre plusieurs choix de découpage et de recherche ; ses réglages ne constituent pas une valeur universelle à recopier. Votre recette doit décider si le corpus permet de répondre à vos questions. L’étape suivante est une évaluation distincte de la recherche et des réponses, avant d’élargir le chatbot à toutes les pages du site.
Si le corpus contient des pages externes ou des documents reçus, ajoutez une recette contre les injections de prompt. Le contrôle porte sur les accès et les actions possibles de l’application, même lorsqu’une réponse paraît bien suivre les consignes.
Tester le droit de ne pas répondre
Ajoutez des questions hors périmètre et des demandes auxquelles le corpus ne répond pas. L’assistant doit reconnaître l’absence et orienter vers un interlocuteur. Contrôlez le respect des droits des utilisateurs à chaque étape. Prévoyez une routine de mise à jour et une vérification des réponses générées. Un pilote limité permet d’identifier les lacunes documentaires sans les cacher derrière une réponse fluide.