Architecture IA
RAG : panorama des patterns
Les architectures RAG ne se limitent pas à un top-k vectoriel. Chaque pattern répond à un niveau de complexité différent.
RAGGraphRAGAgentic RAGCorrective RAG
Tous les types de RAG
| Type | Principe | Cas d’usage |
|---|---|---|
| Standard RAG | Retrieval puis génération. | FAQ, documentation interne. |
| Advanced RAG | Query rewriting, multi-query, compression, re-ranking. | Documentation technique, métiers complexes. |
| Hybrid RAG | Lexical + vectoriel + métadonnées. | Juridique, assurance, finance. |
| GraphRAG | Utilisation d’un graphe de connaissances. | Relations, exceptions, dépendances. |
| Agentic RAG | Agent qui planifie et relance les recherches. | Questions complexes multi-étapes. |
| Corrective RAG | Évalue la qualité du contexte et relance si besoin. | Réduction des hallucinations. |
Schéma RAG modulaire
flowchart LR
Q[Question] --> A[Query Analyzer]
A --> B[Choix du pattern]
B --> C[Standard RAG]
B --> D[Advanced RAG]
B --> E[GraphRAG]
B --> F[Agentic RAG]
B --> G[Corrective RAG]
C --> H[Hybrid Retriever]
D --> H
E --> H
F --> H
G --> H
H --> I[Re-ranking]
I --> J[Context Builder]
J --> K[LLM]
K --> L[Réponse sourcée]
Avantages / inconvénients
Plus le RAG est sophistiqué, plus il améliore la pertinence, mais plus il augmente la complexité de run.
- Standard RAG : rapide à produire, mais fragile sur les corpus complexes.
- Advanced RAG : bon compromis entreprise.
- GraphRAG : puissant pour raisonner sur relations, mais demande une modélisation amont.
- Agentic RAG : flexible, mais nécessite garde-fous et observabilité forte.
Benchmark pratique
| Critère | Standard | Advanced | Graph | Agentic |
|---|---|---|---|---|
| Coût | Faible | Moyen | Moyen/élevé | Élevé |
| Qualité | Moyenne | Bonne | Très bonne si graphe fiable | Très bonne si bien contrôlé |
| Complexité | Faible | Moyenne | Élevée | Élevée |
| Run | Simple | Maîtrisable | Demande gouvernance | Demande observabilité forte |