[Traduction] Guide pratique pour ceux qui naviguent dans le monde du RAG

Un article qui passe en revue l’ensemble du processus des embeddings et de la recherche d’information — des concepts et limites des embeddings à la création et au labellisation de jeux de données, l’évaluation de divers modèles off the shelf, l’hybride et le re-ranking, le fine-tuning et l’optimisation des modèles d’embedding, jusqu’à l’interprétabilité.

Sujets abordés

• Discussion sur les embeddings et leur capacité de généralisation (Generalizability)
• Construction et labellisation de jeux de données avec des humains + des LLM
• Évaluation de 17 modèles de recherche
• Décider, lors de l’utilisation de modèles d’embedding à long contexte, s’il faut ou non découper en chunks
• Recherche hybride et re-ranking
• Évaluation de services de recherche SaaS commerciaux
• Fine-tuning des modèles d’embedding
• Optimisation des modèles d’embedding et de la recherche vectorielle
• Mise en œuvre d’une recherche neuronale interprétable (Interpretable)