Vous souhaitez construire un agent de connaissance solide ? Commencez avec Agentic RAG et la recherche hybride—c’est votre point de départ.

La mise en place est assez simple : segmentez vos données, générez des embeddings, puis stockez tout dans une base de données vectorielle. Étape suivante ? Équipez votre agent d’un outil de recherche capable d’interroger efficacement ces vecteurs.

Vous voulez une meilleure précision ? Essayez de regrouper votre récupération par domaine d’abord, puis ajoutez une couche de reranking. Cela fait une énorme différence lorsque la précision est cruciale.

L’approche hybride combine la recherche en texte intégral avec l’appariement sémantique—elle couvre à la fois les mots-clés exacts et la compréhension contextuelle. Cette combinaison gère beaucoup plus de types de requêtes que si vous n’utilisiez qu’une seule méthode.

Les bases de données vectorielles ne sont plus de simples espaces de stockage. Elles deviennent la couche mémoire des agents IA qui doivent réellement raisonner sur de grandes bases de connaissances. L’étape de reranking filtre le bruit et fait remonter ce qui est vraiment pertinent.

Si vous voulez vraiment des agents de connaissance qui ne fabulent pas, c’est cette architecture qu’il vous faut adopter.