Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Indexation Vectorielle
Processus de conversion des documents en représentations vectorielles pour permettre une recherche sémantique efficace
Recherche Sémantique
Méthodes de recherche basées sur la compréhension du sens et du contexte plutôt que sur les mots-clés exacts
Document Chunking
Stratégies de segmentation des documents en fragments optimisés pour la récupération et la génération
Query Transformation
Techniques de reformulation et d'expansion des requêtes pour améliorer la pertinence des résultats récupérés
Hybrid Retrieval
Combination de recherche vectorielle et recherche par mots-clés pour optimiser la précision et le rappel
Re-ranking Systems
Algorithmes de réordonnancement des documents récupérés pour maximiser la pertinence avant la génération
Context Window Optimization
Gestion optimisée de la fenêtre de contexte pour intégrer efficacement les informations récupérées
Multi-hop Retrieval
Processus de récupération itérative nécessitant plusieurs étapes pour assembler des informations complexes
Knowledge Graph RAG
Intégration de graphes de connaissances structurées pour enrichir la récupération d'informations
RAG Evaluation Metrics
Métriques spécifiques pour mesurer la qualité et la performance des systèmes RAG
Adaptive Retrieval
Systèmes qui décident dynamiquement quand et comment récupérer des informations basées sur la requête
RAG Fine-tuning
Adaptation des modèles de langage spécifiquement pour des tâches de génération augmentée par recherche
Citation Tracing
Mécanismes pour tracer et attribuer les sources des informations générées par le système RAG
Dense Retrieval
Approches de récupération utilisant des représentations denses pour capturer les relations sémantiques profondes
RAG Architecture Patterns
Patterns architecturaux et frameworks pour implémenter des systèmes RAG évolutifs et efficaces