On m’a confié la construction de l’infrastructure de recherche IA de notre entreprise à partir de zéro. Étant issu du ML traditionnel, le paysage est déroutant.
Ce dont je pense avoir besoin :
Ce qui me pose problème :
Contexte :
Je serais ravi d’entendre quels stacks les gens utilisent réellement en production et ce qu’ils feraient différemment.
J’ai monté cette stack plusieurs fois. Voici le cadre que j’utilise :
Architecture de base (Pattern RAG) :
Requête utilisateur
↓
Embedding de la requête (modèle d'embedding)
↓
Recherche vectorielle (base vectorielle)
↓
Récupération des candidats
↓
Reranking (cross-encoder)
↓
Assemblage du contexte
↓
Génération LLM
↓
Réponse
Recommandations de composants pour votre échelle (500K docs) :
| Composant | Recommandation | Pourquoi |
|---|---|---|
| Base vectorielle | Pinecone ou Qdrant | Managé = plus rapide, une équipe de 2 ne peut pas surveiller l’infra |
| Embeddings | OpenAI text-embedding-3-large | Meilleur rapport qualité/prix pour un usage général |
| Reranker | Cohere Rerank ou cross-encoder | 10-20x d’amélioration de la pertinence |
| LLM | GPT-4 ou Claude | Dépend de la tâche |
| Orchestration | LangChain ou LlamaIndex | Inutile de réinventer la roue |
Vérification du budget :
Pour 500K docs, vous pouvez compter :
Pour 2 ingénieurs, les services managés valent 100% le coût.
Le reranking est l’une des améliorations au meilleur ROI que vous puissiez faire. Voilà pourquoi :
Sans reranker :
Avec reranker :
Impact sur la latence :
Le calcul :
Sautez-le si vous devez, mais ajoutez-le plus tard. C’est souvent la plus grosse amélioration de qualité après un RAG de base.
Nous faisons tourner la recherche IA en production depuis 18 mois. Voici ce que je ferais différemment :
Erreurs commises :
Commencé avec une base vectorielle auto-hébergée - 3 mois perdus sur l’infra. On aurait dû prendre du managé dès le début.
Modèle d’embedding trop cheap - Économisé 20 $/mois, perdu beaucoup de qualité de récupération. Les embeddings de qualité valent le coût.
Pas de recherche hybride au départ - La recherche purement vectorielle ratait les requêtes exactes. L’hybride (vector + BM25) a résolu ça.
Sous-estimation du besoin de monitoring - Difficile de débuguer sans métriques sur la qualité de récupération.
Ce que nous utilisons maintenant :
Détail de la latence :
La latence totale perçue est correcte car on stream la sortie LLM.
Ajout de la perspective pipeline de données, souvent négligée :
Le traitement des documents compte ÉNORMÉMENT :
Avant que quoi que ce soit n’entre dans votre base vectorielle, il vous faut :
Conseils de chunking :
| Type de contenu | Stratégie de découpage | Taille du chunk |
|---|---|---|
| Articles longs | Paragraphe avec chevauchement | 300-500 tokens |
| Docs techniques | Par section | 500-1000 tokens |
| FAQ | Paire question-réponse | Unités naturelles |
| Données produit | Par entité | Produit complet |
Le piège :
On passe des semaines à choisir la base vectorielle et quelques jours au chunking. Ça devrait être l’inverse. Un mauvais chunking = une mauvaise récupération, peu importe la base vectorielle.
Comparatif des bases vectorielles selon vos critères :
Pour 500K docs + 2 ingénieurs + <200 ms :
Pinecone :
Qdrant :
Weaviate :
Milvus :
Ma reco :
Commencez avec Pinecone. C’est ennuyeux (dans le bon sens). Vous aurez le temps d’explorer les alternatives une fois les vrais besoins clarifiés.
N’oubliez pas le MLOps et l’observabilité :
Ce qu’il faut tracer :
Métriques de récupération
Métriques de génération
Métriques système
Outils :
Ce que personne ne dit :
Vous passerez plus de temps à monitorer et débuguer qu’à construire le système initial. Prévoyez-le dès le jour 1.
Réalité startup :
Si vous construisez ça pour un business (pas de la recherche), considérez :
Construire vs Acheter :
Plateformes qui packagent tout ça :
Quand construire sur mesure :
Quand utiliser une plateforme :
Pour la plupart des business, la plateforme gagne jusqu’à ce que vous atteigniez les limites d’échelle.
Points de sécurité que personne n’a mentionnés :
Données sensibles :
Options pour données sensibles :
Checklist conformité :
N’assumez pas que les services managés répondent à vos besoins de conformité. Vérifiez explicitement.
Ce fil a été incroyablement précieux. Voici mon plan mis à jour :
Décision d’architecture :
Je pars sur les services managés pour la rapidité et la taille de l’équipe :
Points clés appris :
Calendrier :
Merci à tous pour vos retours détaillés. Cette communauté est en or.
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