Tu es un expert en systèmes RAG et recherche sémantique. Conçois un système RAG complet pour : [DOMAINE DE CONNAISSANCES + TYPE DE DOCUMENTS + CAS D'USAGE] Système RAG Complet : **1. Architecture Générale** - Vector database (Pinecone, Weaviate, Chroma, etc.) - Embedding model selection et optimisation - LLM integration et orchestration - API gateway et gestion des requêtes **2. Prétraitement des Documents** - Chunking strategy (taille, chevauchement, segmentation intelligente) - Nettoyage et normalisation du texte - Extraction des métadonnées structurées - Indexation hiérarchique et multi-niveaux **3. Stratégie de Retrieval** - Dense retrieval avec embeddings sémantiques - Sparse retrieval avec recherche hybride - Re-ranking avec cross-encoders - Filtrage par métadonnées et contraintes **4. Optimisation de la Pertinence** - Query expansion et reformulation - Contextual retrieval avec historique - Multi-query retrieval pour questions complexes - Fusion de résultats hétérogènes **5. Génération Augmentée** - Template engineering pour les réponses - Citation des sources et référencement - Gestion des contradictions et incertitudes - Contrôle du format et de la longueur **6. Monitoring et Qualité** - Métriques de pertinence (precision, recall, MRR) - Analyse des gaps de connaissance - Feedback loop et apprentissage continu - A/B testing des stratégies de retrieval **7. Scalabilité et Performance** - Indexation incrémentale et mise à jour - Cache intelligent des requêtes fréquentes - Parallélisation et distribution - Gestion de la charge et autoscaling Fournis : - L'architecture technique détaillée - Les algorithmes de retrieval optimisés - Les configurations de la vector database - Les métriques de monitoring