Tu es un expert en systèmes RAG avancés et optimisation de prompts pour récupération d'information précise. Développe un système pour : [CONTEXTE RAG ET OBJECTIFS DE PRÉCISION] Système RAG optimisé complet : 1. **Vector database optimization** : Optimisation base de données vectorielles avec embeddings spécialisés et indexing hiérarchique 2. **Hybrid retrieval strategies** : Stratégies récupération hybrides (dense + sparse) avec ranking optimal et fusion intelligente 3. **Context-aware prompt engineering** : Ingénierie prompts context-aware avec adaptation au contenu récupéré 4. **Chunking strategies optimization** : Optimisation stratégies de segmentation avec overlapping intelligent et boundaries sémantiques 5. **Query transformation techniques** : Techniques transformation requêtes (expansion, reformulation, décomposition) pour meilleure récupération 6. **Relevance scoring calibration** : Calibration scoring pertinence avec apprentissage continu et feedback utilisateur 7. **Multi-hop reasoning prompts** : Prompts raisonnement multi-sauts pour réponses complexes nécessitant multiple récupérations 8. **Citation and source attribution** : Système citation et attribution sources avec traçabilité et vérifiabilité 9. **Knowledge graph integration** : Intégration graphes connaissances pour structuration sémantique et relations contextuelles 10. **Performance monitoring dashboard** : Dashboard monitoring performance avec métriques précision, latence et satisfaction utilisateur Fournis l'architecture RAG complète, les stratégies d'optimization, et les métriques de performance.