Créer des applications RAG prêtes pour la production : Jerry Liu

19 minutesAvancéConcepteurAI EngineerIA pour les entreprises

AI Engineer. Le PDG de LlamaIndex explique l’écart entre une démonstration naïve du RAG et un véritable pipeline — récupération de petits segments vers de grands contextes, routage des sous-questions, recherche hybride et évaluation. La structure de ses diapositives correspond presque directement aux sections du pipeline de l’article ; regardez la vidéo d’abord, puis relisez l’article avec ses schémas en tête.

Note d’AI Expert

Les API de LlamaIndex et les composants recommandés évoluent, mais les écarts entre démonstration et production restent les mêmes : qualité de l’ingestion, routage de la récupération, reclassement, évaluations et observabilité. Vérifiez les valeurs par défaut actuelles de la bibliothèque avant de les mettre en œuvre.

Ce que vous en retirerez

Identifier les contrôles de RAG en production absents des démonstrations naïves de chat avec des documents.

À voir ou à connaître au préalable

Avoir construit ou évalué un prototype RAG de base.

Dernière révision : 18 mai 2026

À regarder ensuite

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