Améliorer la qualité de la base de connaissances pour les systèmes RAG : meilleures pratiques pour l’IA et les humains

Ce guide décrit les meilleures pratiques pour créer une documentation qui serve efficacement à la fois les lecteurs humains et les IA/LLM dans les systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG). Une documentation de haute qualité améliore les réponses de l’IA et l’expérience utilisateur, créant une boucle de rétroaction positive. L’article détaille la manière dont les systèmes d’IA traitent la documentation (récupération, base de données vectorielles, génération), soulignant l’importance d’un contenu clair, concis et contextuellement complet. Les recommandations incluent l’utilisation de HTML sémantique, l’évitement des PDF, la création d’un contenu adapté aux robots d’indexation, la garantie de la clarté sémantique, la fourniture d’équivalents textuels pour les éléments visuels et le maintien de mises en page simples. Le guide aborde également les défis courants de conception de contenu, tels que les dépendances contextuelles, les lacunes de découvrabilité sémantique, les hypothèses de connaissances implicites et les dépendances d’informations visuelles. Il préconise une architecture d’information hiérarchique, des sections autonomes et la fourniture d’un contexte d’erreur avec des solutions. En fin de compte, l’objectif est une documentation à la fois lisible pour les humains et conviviale pour l’IA.