RAG modulaire : les modèles de raisonnement peuvent-ils remplacer les pipelines de récupération traditionnels ?
kapa.ai a expérimenté un système modulaire de génération augmentée par la récupération (RAG) basé sur des modèles de raisonnement afin de simplifier son assistant IA et de réduire le besoin d’ajustements manuels des paramètres. En utilisant le modèle o3-mini, ils ont constaté que, s’il y avait des gains modestes dans la génération de code, le système n’a pas surpassé les pipelines RAG traditionnels pour les tâches de récupération principales, telles que la qualité de la récupération d’informations et l’extraction de connaissances. L’expérience a révélé une faille « raisonnement ≠ expérience » : les modèles de raisonnement manquent d’expérience pratique avec les outils de récupération et nécessitent des stratégies d’invite améliorées ou un pré-entraînement pour les utiliser efficacement. La conclusion est que le système RAG modulaire basé sur le raisonnement n’est pas actuellement supérieur au pipeline RAG traditionnel dans des contraintes de temps raisonnables, mais sa flexibilité et son évolutivité restent attrayantes.
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