RAG vs réglage fin : diagnostiquez d'abord le problème

Identifiez la panne que vous pouvez observer

Commencez par des exemples ayant échoué et demandez si le système disposait des preuves requises pour répondre. Si le document de politique était absent, la modification du modèle peut masquer un problème de récupération plutôt que de le résoudre. Si la preuve était présente mais que le résultat ignorait à plusieurs reprises un format requis, étudiez les instructions et le comportement. Notre recommandation est de séparer ces classes de défaillance. Ils donnent lieu à différentes expérimentations et permettent d'attribuer plus facilement toute amélioration au changement qui l'a produite.

Établir une base de référence pratique

Essayez des instructions claires, des exemples représentatifs et un contexte pertinent avant d'ajouter un pipeline de formation. OpenAI décrit un processus itératif d'évaluation et d'optimisation, mais sa documentation actuelle prévient également que sa plate-forme de réglage fin est en train de prendre fin et n'est pas disponible pour les nouveaux utilisateurs. Considérez le réglage fin comme une option architecturale dont la disponibilité dépend du fournisseur et du modèle. Ne concevez pas un projet autour d'un ancien tutoriel sans vérifier la surface prise en charge et le cycle de vie de son modèle de base.

Preuve : Optimisation du modèle OpenAI [1]

Comparez les bonnes métriques

Testez les modifications de récupération sur la disponibilité des preuves et la prise en charge des réponses. Testez les changements de comportement sur le problème de cohérence exact que vous avez observé. Un ensemble partagé permet de comparer l'application finale, tandis que les mesures des composants montrent pourquoi les performances ont changé. Gardez les exemples de formation en dehors de l’évaluation finale et documentez la manière dont les doublons sont traités. Le tableau propose des définitions de mesure ; il ne prétend pas qu'une technique permet d'atteindre une précision particulière ou qu'un seuil unique s'applique à chaque produit.

Exécutez une expérience de mise à jour

Choisissez un changement de source contrôlée, tel qu'une limite de produit révisée, et suivez-le dans le système. Vérifiez quels documents, index, invites, exemples et caches doivent être mis à jour. Confirmez qu'une ancienne stratégie ne remplace plus la nouvelle et que les utilisateurs sans accès ne peuvent pas la récupérer. Cette expérimentation révèle un travail opérationnel qui manque à un benchmark statique. Sélectionnez l'approche dont l'équipe peut s'approprier les exigences de maintenance, puis répétez l'évaluation après chaque modification de source de matériau ou de modèle.

Que signifie RAG en IA ?

RAG signifie génération augmentée par récupération : l'application récupère des informations et les fournit comme contexte pour générer une réponse. La récupération donne au modèle des preuves supplémentaires ; cela ne prouve pas que la réponse est correcte. La récupération RAG nécessite toujours des sources appropriées, des limites d'accès et un moyen d'identifier les preuves manquantes ou contradictoires.

Pour une application conversationnelle, Rubrex recommande de vérifier si une question de suivi récupère des preuves de la demande actuelle plutôt que de reporter une hypothèse antérieure. Avec le RAG agentique, le système peut choisir des étapes de récupération ou d'autres actions au cours de la tâche ; évaluer ces décisions et conditions d'arrêt ainsi que la réponse finale. Utilisez un flux de travail fixe simple comme référence avant d’ajouter cette liberté.

Questions courantes