Guide d'ingénierie pour bâtir un RAG interne : index Qdrant, reranking précis, modèle open-weight et contrôle strict des citations documentaires.
Marc A. 
Guide d'ingénierie pour segmenter des documents techniques sans perte sémantique : découpage récursif, chevauchement et métadonnées de section.
Arbitrage technique entre recherche vectorielle dense et recherche hybride BM25 : éliminer les hallucinations en fiabilisant le pipeline RAG en production.
Méthodologies appliquées à la recherche sémantique, au partitionnement et à la sécurisation des connaissances d'entreprise.
BM25 + Dense Vectors combinés par fusion RRF
Segmentation préservant la structure des documents techniques
Filtrage du bruit contextuel avant transmission au LLM
Interdiction mathématique d'extrapoler en cas d'absence de preuve
Ingénieur en traitement automatique du langage et recherche d'information à Pau, je conçois des architectures hybrides (BM25 et vecteurs) et j'étudie le découpage sémantique (chunking) des contenus web pour maximiser leur extraction et leur citation par les moteurs génératifs (GEO).
Les modèles vectoriels projettent le sens global des phrases mais lissent les acronymes rares, les codes pannes et les références de pièces spécifiques. En associant BM25 (précision exacte sur les mots-clés) et embeddings denses (compréhension sémantique des synonymes) via Reciprocal Rank Fusion, on obtient une chaîne de recherche robuste qui ne manque aucune information critique.
Le découpage naïf en fenêtres fixes de 512 tokens coupe arbitrairement les paragraphes, tronque les en-têtes de tableaux et sépare les conditions contractuelles de leurs conclusions. Le chunking hiérarchique segmente les documents selon leur structure sémantique réelle (titres H1/H2/H3, listes, métadonnées) et préserve l'intégrité de chaque unité de sens.
Il n'y a pas de remède magique, mais une discipline architecturale : 1° isoler l'espace documentaire pour interdire au modèle d'extrapoler ses connaissances pré-entraînées ; 2° utiliser un reranker cross-encoder pour ne transmettre que les chunks hautement pertinents ; 3° définir un seuil mathématique d'abstention sous lequel le système répond obligatoirement qu'il ne dispose pas de l'information.
Absolument. Les progrès des modèles légers quantifiés (7B à 14B paramètres) permettent aujourd'hui d'exécuter l'intégralité du pipeline RAG (embeddings vectoriels, base vectorielle et génération de réponse) sur des serveurs d'entreprise dédiés ou des stations de travail locales, sans la moindre fuite de données confidentielles.