Se lancer dans l'aventure RAG peut sembler facile, mais obtenir des résultats satisfaisants s'avère souvent complexe. Des réponses inexactes, incomplètes ou obsolètes, une récupération de documents sous-optimale et une mauvaise segmentation de texte peuvent rapidement ternir votre enthousiasme initial.
Dans cette session, nous utiliserons Java et LangChain4j pour améliorer vos implémentations RAG.
Nous explorerons :
Stratégies de segmentation avancées : Optimisez le chunking des documents pour améliorer le contexte et la pertinence. Techniques de raffinement de requêtes : Étendez et comprimez les requêtes pour améliorer la précision du retrieval. Filtrage par métadonnées : Utilisez les métadonnées pour identifier les documents les plus pertinents. Reranking des documents : Reclassez les documents récupérés pour une pertinence optimale des résultats. Gestion du cycle de vie des données : Implémentez des processus pour maintenir la fraîcheur et la pertinence des données. Évaluation et présentation : Évaluez l'efficacité de votre pipeline RAG et fournissez des résultats qui répondent aux attentes des utilisateurs. Rejoignez-nous pour transformer votre expérience RAG simpliste en une expérience qui ravira vos utilisateurs avec des réponses significatives et précises.