Connecter votre connaissance au modèle : la récupération sans grands mots
Les quatre étapes
Découpage. Coupez par structure — section, titre, ligne — et conservez dans chaque morceau le nom du document et le chemin des titres. Le découpage arbitraire est la cause la plus courante de mauvaises réponses.
Indexation. Combiner la recherche par sens avec la recherche littérale surpasse chacune seule, surtout en hébreu et avec des identifiants.
Récupération. Peu de morceaux pertinents, pas beaucoup. Plus de morceaux coûtent plus cher, ralentissent et ajoutent du bruit.
Réponse. Demandez au modèle de ne répondre que depuis le matériel, de citer une source et de dire explicitement quand il n'y a pas de réponse.
Les pièges
Des permissions oubliées lors de la récupération ; des documents contradictoires sans priorisation par date ; des questions qui sont en fait des requêtes de données et non une recherche de texte ; et une orthographe hébraïque non normalisée.
Comment savoir que ça fonctionne
Mesurez les deux étapes séparément : le bon morceau est-il apparu dans les résultats, et étant donné qu'il est apparu — la réponse est-elle précise ? Mesurer seulement le résultat final ne vous dit pas quoi corriger.
Pour aller plus loin
Construisez un ensemble de questions où chacune a un bon morceau connu, et mesurez combien de fois il est apparu dans les cinq premiers. C'est la métrique qui conduit la plupart des améliorations. Ajoutez une reformulation de la question avant la recherche, et conservez le contexte d'un tour précédent pour les questions de suivi.