Développeur RAG freelance : IA sur vos données

RAG signifie Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par récupération. Avant de demander au LLM de répondre, le système recherche les passages pertinents dans une base de connaissances puis les ajoute au contexte. Google Cloud décrit ce flux en trois étapes : récupérer, enrichir le prompt et générer une réponse fondée sur les informations retrouvées.

Cette architecture convient aux procédures, catalogues, contrats, tickets, documentations techniques et connaissances internes qui changent plus vite que l'entraînement d'un modèle. Voir la définition et les étapes RAG de Google Cloud.

Un chatbot RAG de support recherche la procédure correspondant à la question, cite le passage et transfère le cas si aucune source suffisante n'est trouvée. Un assistant interne permet aux collaborateurs d'interroger des manuels, contrats ou historiques de tickets sans parcourir plusieurs dossiers.

Le même principe peut alimenter une recherche produit, un assistant commercial ou une base de connaissances multilingue en français et en malgache. La priorité reste la qualité des sources et la clarté des droits d'accès, pas le nombre de documents importés.

Je commence par inventorier les sources, les formats, les propriétaires et la fréquence de mise à jour. Les documents sont nettoyés, découpés en passages cohérents puis indexés avec leurs métadonnées : titre, date, type, client ou niveau d'accès.

À la question de l'utilisateur, une recherche hybride combine similarité sémantique et mots-clés. Un reranker peut ensuite réordonner les passages. Le LLM reçoit seulement les éléments utiles et doit répondre à partir de ce contexte ou reconnaître que la réponse n'est pas disponible.

Un RAG peut produire une réponse fluide à partir d'un mauvais passage. Je sépare donc deux mesures : le retrieval a-t-il retrouvé la bonne source, puis la réponse respecte-t-elle cette source ? Le jeu de tests contient des questions normales, ambiguës, sans réponse et limitées par des permissions.

Les métriques portent sur la pertinence des passages, l'ancrage, la complétude, les citations et le taux de refus correct. Google recommande une approche RAGOps pilotée par les métriques pour améliorer les sources, le découpage, la recherche et les questions.

Selon le besoin, j'utilise PostgreSQL avec pgvector, Supabase, un moteur de recherche géré ou une base vectorielle spécialisée. L'API peut être développée en Python/FastAPI ou intégrée dans une application Next.js. Claude, OpenAI ou Gemini génèrent la réponse, tandis que n8n orchestre l'ingestion et les mises à jour.

Le choix dépend du volume, de la fréquence d'indexation, des filtres, de la latence et du niveau de contrôle requis. La documentation AWS sur les composants d'un RAG en production souligne également le rôle des embeddings, du stockage et de la récupération.

L'index doit appliquer les mêmes permissions que les documents d'origine. Les clés API restent côté serveur, les contenus sensibles ne sont pas ajoutés aux logs et les suppressions doivent se propager à l'index. Les réponses affichent leurs sources afin qu'un utilisateur puisse les vérifier.

Je déploie d'abord un pilote sur un corpus limité, mesure les erreurs, puis élargis progressivement. Pour une IA qui doit aussi agir dans vos outils, le RAG devient une brique d'une intégration IA générative, avec validation humaine avant les actions sensibles.