RAG avancé : Recherche hybride et reranking intelligent

Les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) révolutionnent la façon dont les LLMs accèdent à l'information. Mais tous les RAG ne se valent pas. Découvrez comment construire un système de haute précision avec recherche hybride et reranking.

Le problème des RAG simples

Un RAG basique utilise uniquement la recherche vectorielle (embeddings). Résultat ? Des réponses approximatives et des documents non pertinents.

Limites de la recherche vectorielle seule :

• Perte des termes exacts : Cherche le sens global, rate les noms propres
• Faux positifs sémantiques : Documents similaires mais hors sujet
• Pas de boost par pertinence : Tous les documents ont le même poids

Exemple concret : Question "Quel est le prix du module d'authentification ?"

• Recherche vectorielle pure : Retourne des docs sur la sécurité, les connexions, etc.
• Ce qu'on veut : Le document exact avec "module authentification" ET le prix

La solution : Recherche hybride

La recherche hybride combine deux approches complémentaires :

1. Recherche par mots-clés (BM25)

• Avantages : Trouve les termes exacts, précision chirurgicale
• Usage : Noms propres, termes techniques, données chiffrées
• Algorithme : BM25 (Best Matching 25), standard de l'industrie

2. Recherche vectorielle (Dense)

• Avantages : Comprend le sens, trouve les synonymes
• Usage : Questions conceptuelles, reformulations
• Modèle : text-embedding-3-small (OpenAI) ou alternatives

Architecture du système

Voici comment les deux recherches collaborent :

Étape 1 : Recherches parallèles

Quand l'utilisateur pose une question, le système lance SIMULTANÉMENT :

• Recherche BM25 sur les mots-clés → Résultats A (10 documents)
• Recherche vectorielle sur le sens → Résultats B (10 documents)

Étape 2 : Fusion des résultats

Les deux listes sont combinées avec suppression des doublons.

Total : 15-20 documents candidats

Étape 3 : Reranking intelligent

Un modèle spécialisé (Reranker) note chaque document de 0 à 1.

Il juge la pertinence RÉELLE document par document.

Étape 4 : Filtrage final

Seuls les Top 5 documents avec le meilleur score sont envoyés au LLM.

Étape 5 : Génération de réponse

Le LLM reçoit un contexte ultra-pertinent et génère une réponse précise.

Le reranking : L'arme secrète

Le reranker est un modèle de machine learning entraîné spécifiquement pour juger la pertinence d'un document par rapport à une question.

Pourquoi c'est crucial ?

• Évalue la pertinence contextuelle : Pas juste la similarité
• Corrige les biais : Compense les faiblesses de BM25 et vectoriel
• Améliore de 30-50% la précision finale du RAG

Modèles de reranking populaires :

• Cohere rerank-v3 : Le plus performant, API payante
• bge-reranker-v2 : Open source, excellent rapport qualité/prix
• cross-encoder de Sentence Transformers : Alternative gratuite

Comment ça marche ?

Le reranker prend en entrée :

• Question : "Combien coûte le module d'authentification ?"
• Document candidat : Texte complet du document

Il retourne : Score de 0 à 1 (0.92 = très pertinent)

Cas d'usage réels chez CraftSquad

1. Assistant de cadrage de projet

Contexte : 37 modules fonctionnels avec descriptions détaillées

Besoin : Recommander les bons modules selon le besoin client

Implémentation :

• BM25 : Trouve les modules par nom exact ("authentification", "paiement")
• Vectoriel : Trouve les modules similaires ("connexion" → "authentification")
• Reranker : Priorise les modules vraiment adaptés au contexte client

Résultat : 85% de précision dans les recommandations (vs 60% avant)

2. Base de connaissance technique

Contexte : Documentation technique, articles, études de cas

Besoin : Répondre aux questions des développeurs

Implémentation :

• BM25 : Trouve les docs avec les noms de technos exacts (Next.js, Supabase)
• Vectoriel : Comprend les questions reformulées
• Reranker : Élimine les faux positifs

Résultat : Temps de recherche divisé par 3

3. Estimation automatique de projets

Contexte : Catalogue de modules avec estimations de temps/coût

Besoin : Chiffrer un projet à partir d'une description client

Implémentation :

• BM25 : Détecte les mots-clés métier
• Vectoriel : Comprend les besoins implicites
• Reranker : Affine les modules vraiment nécessaires

Résultat : Estimations à ±15% du réel (vs ±40% avant)

Implémentation technique

Technologies recommandées

Base de données vectorielle :

• Supabase (pgvector) : Simple, intégré avec PostgreSQL
• Pinecone : Géré, scalable
• Weaviate : Open source, très performant

Recherche BM25 :

• ElasticSearch : Standard de l'industrie
• Meilisearch : Plus simple, performant
• PostgreSQL tsvector : Intégré, pas de service externe

Reranking :

• API Cohere : Facile à intégrer
• Sentence Transformers : Self-hosted
• Jina Reranker : Alternative gratuite

Architecture recommandée

Pour un projet moyen :

• Supabase (PostgreSQL + pgvector + tsvector)
• Reranker Cohere via API
• OpenAI embeddings

Avantages : Une seule base de données, simple à maintenir

Pour un projet à fort volume :

• PostgreSQL (données structurées)
• Weaviate (recherche vectorielle)
• ElasticSearch (recherche BM25)
• Reranker self-hosted

Avantages : Performance maximale, coûts maîtrisés

Métriques de performance

Précision (Precision)

• Définition : % de documents pertinents parmi ceux retournés
• Objectif : >80%
• RAG basique : 60%
• RAG hybride + reranking : 85%

Rappel (Recall)

• Définition : % de documents pertinents trouvés sur total pertinents
• Objectif : >90%
• RAG basique : 70%
• RAG hybride : 95%

Latence

• Recherche hybride : +50ms vs recherche simple
• Reranking : +100-200ms selon le modèle
• Total : <500ms acceptable pour UX

Optimisations avancées

1. Cache des embeddings

Pré-calculer les embeddings des documents évite le recalcul à chaque requête.

Gain : -80% latence sur recherche vectorielle

2. Chunking intelligent

Découper les documents par sections sémantiques plutôt que par taille fixe.

Gain : +15% précision

3. Metadata filtering

Filtrer par catégorie/date avant la recherche hybride.

Gain : +30% vitesse, -20% faux positifs

4. Query expansion

Enrichir la question avec des synonymes avant la recherche.

Gain : +10% rappel

Pièges à éviter

Piège 1 : Trop de contexte au LLM

Erreur : Envoyer 20 documents au LLM

Impact : Coût élevé, réponses diluées

Solution : Limiter à 5 documents via reranking

Piège 2 : Ignorer BM25

Erreur : N'utiliser que la recherche vectorielle

Impact : Rate les termes exacts, noms propres

Solution : Toujours combiner les deux approches

Piège 3 : Mauvais chunking

Erreur : Chunks de 500 caractères fixes

Impact : Contexte coupé, perte de sens

Solution : Découper par sections logiques (titres, paragraphes)

Piège 4 : Pas de monitoring

Erreur : Ne pas mesurer la pertinence des résultats

Impact : Dégradation invisible de la qualité

Solution : Logger les questions, réponses et feedback utilisateur

ROI et impact business

Gains mesurables

• Temps de recherche : -70% (5 min → 1.5 min)
• Précision : +40% (60% → 85%)
• Satisfaction client : +25%
• Coût LLM : -50% (moins de tokens gaspillés)

Cas d'usage à fort ROI

• Support client automatisé
• Documentation technique searchable
• Estimation de projets
• Veille concurrentielle
• Analyse de contrats

Notre approche chez CraftSquad

Nous implémentons des RAG de production avec :

• Recherche hybride systématique : BM25 + vectoriel
• Reranking en couche finale : Cohere ou self-hosted
• Monitoring continu : Métriques de qualité en temps réel
• Optimisation progressive : A/B testing des stratégies

Résultat : Des assistants IA qui comprennent vraiment les besoins métier et délivrent des réponses précises.

Conclusion

La recherche hybride + reranking n'est pas un luxe, c'est la baseline pour un RAG de production sérieux.

Dans un monde où l'IA générative devient commodité, la qualité du RAG est votre différenciateur compétitif.

Chez CraftSquad, nous construisons des systèmes RAG qui transforment vos données en avantage stratégique.

Besoin d'un système RAG sur mesure pour votre business ? [Parlons-en](/#contact).