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Index de recherche local pour RAG

Un index de recherche local pour RAG est un moteur de recherche sur site ou auto-hébergé (comme Elasticsearch, Meilisearch ou SQLite FTS) utilisé comme backend de récupération dans un pipeline de génération augmentée par récupération, offrant des recherches rapides, privées et sans frais sur un corpus organisé.

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Définition

Un index de recherche local pour RAG est un moteur de recherche sur site ou auto-hébergé (comme Elasticsearch, Meilisearch ou SQLite FTS) utilisé comme backend de récupération dans un pipeline de génération augmentée par récupération, offrant des recherches rapides, privées et sans frais sur un corpus organisé.

En profondeur

Les systèmes RAG ont besoin d'une étape de récupération pour trouver des documents pertinents avant que le LLM génère une réponse. Un index de recherche local stocke et recherche un corpus organisé de documents sur l'infrastructure propre du développeur. Cela offre une récupération sans latence, sans coût et entièrement privée, mais uniquement sur les documents qui ont été indexés. Pour les questions qui dépassent le corpus local, une approche hybride combine la recherche locale avec une API de recherche en direct. L'index local gère les requêtes de domaine connu (documents d'entreprise, catalogue de produits, données historiques), tandis que l'API de recherche gère les requêtes de domaine ouvert (informations sur les concurrents, actualités, sentiment public). L'API de Scavio sert de couche de recherche en direct dans cette architecture, complétant plutôt que remplaçant l'index local.

Exemple d'utilisation

Exemple concret

Un bot de support client recherche d'abord dans un index Meilisearch local d'articles d'aide. Si le score de confiance est inférieur à 0,7, il tombe en recours sur le point de terminaison Google de Scavio pour chercher la réponse sur le web public, garantissant une couverture même lorsque la documentation interne est incomplète.

Plateformes

Index de recherche local pour RAG est pertinent sur les plateformes suivantes, toutes accessibles via l'API unifiée de Scavio :

  • Google
  • Reddit
  • YouTube

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Questions fréquentes

Un index de recherche local pour RAG est un moteur de recherche sur site ou auto-hébergé (comme Elasticsearch, Meilisearch ou SQLite FTS) utilisé comme backend de récupération dans un pipeline de génération augmentée par récupération, offrant des recherches rapides, privées et sans frais sur un corpus organisé.

Un bot de support client recherche d'abord dans un index Meilisearch local d'articles d'aide. Si le score de confiance est inférieur à 0,7, il tombe en recours sur le point de terminaison Google de Scavio pour chercher la réponse sur le web public, garantissant une couverture même lorsque la documentation interne est incomplète.

Index de recherche local pour RAG est pertinent pour Google, Reddit, YouTube. Scavio fournit une API unifiée pour accéder aux données de toutes ces plateformes.

Les systèmes RAG ont besoin d'une étape de récupération pour trouver des documents pertinents avant que le LLM génère une réponse. Un index de recherche local stocke et recherche un corpus organisé de documents sur l'infrastructure propre du développeur. Cela offre une récupération sans latence, sans coût et entièrement privée, mais uniquement sur les documents qui ont été indexés. Pour les questions qui dépassent le corpus local, une approche hybride combine la recherche locale avec une API de recherche en direct. L'index local gère les requêtes de domaine connu (documents d'entreprise, catalogue de produits, données historiques), tandis que l'API de recherche gère les requêtes de domaine ouvert (informations sur les concurrents, actualités, sentiment public). L'API de Scavio sert de couche de recherche en direct dans cette architecture, complétant plutôt que remplaçant l'index local.

Index de recherche local pour RAG

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