Google Cloud a publié un article expliquant comment créer une application avancée de génération augmentée par la récupération (RAG) sur Google Cloud à l'aide de LlamaIndex. Ce que j'ai trouvé particulièrement intéressant, c'est l'accent mis sur la flexibilité et l'expérimentation dans la création de solutions RAG, car il n'existe pas de solution universelle.
J'ai apprécié la façon dont l'article décompose le flux de travail RAG à l'aide de LlamaIndex, de l'indexation et du stockage des données à la récupération, au classement et à la synthèse des informations en une réponse finale.
Un aspect notable était l'utilisation d'outils Google Cloud tels que Document AI Layout Parser pour analyser les documents et comprendre leur contenu de manière hiérarchique, améliorant ainsi la précision de la récupération.
J'ai également été intrigué par l'utilisation de techniques avancées telles que l'intégration hypothétique de documents (HyDE) et le reclassement de nœuds basé sur LLM pour améliorer la qualité des résultats.
Enfin, l'article a fourni des exemples pratiques d'utilisation de RAGAS pour évaluer les performances du pipeline RAG, ce qui permet aux développeurs d'affiner plus facilement leurs solutions.
Dans l'ensemble, je pense que cet article offre un guide complet et pratique pour créer des applications RAG efficaces sur Google Cloud.
