Architecture de pipeline RAG

MicrocosmWorks met en œuvre la résolution des conflits dans les pipelines RAG via le classement par autorité de la source, la pondération par la récence basée sur l'horodatage, et la notation de confiance qui évalue la force avec laquelle chaque passage récupéré soutient son affirmation. Lorsque des passages contradictoires sont récupérés, notre pipeline présente la réponse ayant la plus haute autorité tout en révélant de manière transparente le désaccord et les citations des sources afin que les utilisateurs puissent prendre des décisions éclairées. Nous mettons également en place des boucles de rétroaction où les experts du domaine peuvent signaler les résolutions incorrectes, ce qui améliore le classement de récupération au fil du temps.

MicrocosmWorks utilise du content-aware chunking qui applique différentes stratégies basées sur la structure du document — du semantic paragraph splitting pour la prose, du row-level ou section-level chunking pour les tableaux avec le header context préservé, et du function-level chunking pour le code avec les import statements attachés. Nous enrichissons chaque chunk avec des metadata incluant le titre du document, la section hierarchy et le content type afin que l'étape de retrieval puisse appliquer un scoring spécifique au type. Cette approche surperforme constamment le naive fixed-size chunking de 25 à 40 % sur les retrieval relevance benchmarks dans nos projets clients.

MicrocosmWorks construit des cadres d'évaluation qui testent les pipelines RAG selon trois dimensions : pertinence de la récupération (les bons segments sont-ils trouvés), fidélité de la réponse (la réponse générée reflète-t-elle réellement le contenu récupéré), et exhaustivité de la réponse (y répond-elle entièrement). Nous créons des jeux de tests de référence avec des experts du domaine qui incluent des requêtes à réponse connue, des cas limites adversariaux et des questions qui nécessitent une synthèse multi-documents. Cette évaluation s'exécute automatiquement en CI/CD afin que chaque modification de pipeline soit comparée aux métriques de qualité de référence avant le déploiement.

MicrocosmWorks sélectionne les bases de données vectorielles en fonction de votre échelle, de votre modèle de requête et de vos exigences opérationnelles — Pinecone pour sa simplicité de gestion, Weaviate pour la recherche hybride mot-clé-vecteur, pgvector pour les équipes déjà investies dans PostgreSQL, et Qdrant pour les déploiements auto-hébergés à haut débit. À des échelles inférieures à 10 millions de vecteurs, la plupart des options offrent une latence inférieure à 100 ms, mais les différences deviennent significatives à des centaines de millions de vecteurs, où le type d'index, la quantification et la stratégie de partitionnement sont d'une importance capitale. Nous comparons les performances de vos dimensions d'intégration réelles et de vos modèles de requête par rapport aux options présélectionnées lors de notre phase de conception d'architecture.

MicrocosmWorks conçoit des pipelines d'ingestion incrémentiels qui surveillent les dépôts de documents sources à la recherche de changements, re-chunk et re-embed uniquement les sections modifiées, et mettent à jour le vector store sans nécessiter une réindexation complète. Nous mettons en œuvre le document fingerprinting qui détecte les changements de contenu au niveau de la section, ainsi une seule modification de paragraphe ne déclenche pas le reprocessing d'un document entier de 200 pages. Pour les clients ayant des exigences de fraîcheur en temps réel, nous ajoutons une live retrieval layer qui interroge directement le système source pour les documents récemment modifiés et fusionne ces résultats avec les vector search hits.