Architectures RAG avancées
Optimiser l’IA générative avec le RAG - La génération de réponses à partir de LLMs, augmentée par la recherche d’information

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Architectures RAG avancées
Optimiser l’IA générative avec le RAG - La génération de réponses à partir de LLMs, augmentée par la recherche d’information

Auteur(s) : Patrice BELLOT

Date de publication : 10 octobre 2025 | Read in english

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4. Architectures RAG avancées

4.1 Stratégies dynamiques selon la nature des questions

L’architecture de base du RAG gagne à être complexifiée, pour traiter au mieux les questions sophistiquées, qui nécessitent plusieurs sources d’information, qui s’appuient sur des connaissances expertes, ou qui doivent suivre une démarche exploratoire incrémentale. Les trois variantes présentées ici proposent une adaptation dynamique, selon la nature et le contenu des questions, qui exploite des mécanismes d’orchestration et de mémoire applicables à des séquences de requêtes et qui sont intégrés dans les frameworks tels que QueryPipeline et QueryEngineTool de LlamaIndex (§ 

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