Alors, que se passe-t-il vraiment dans RAG ?

Dans l’exercice précédent, vous avez ordonné les étapes d’une pipeline RAG qui retrouve la bonne information dans des manuels d’appareils électroménagers.

Supposons que vous ayez assemblé la pipeline RAG comme suit :

• Charger les PDF des manuels
• Fractionner avec chunk_size=1000, chunk_overlap=200
• Créer les embeddings et l’index
• Récupérer avec similarity_search(query, k=3)
• Assembler les fragments récupérés en une chaîne de contexte à envoyer à un LLM

Lesquelles des propositions suivantes décrivent correctement ce que fait la pipeline ?