Benchmarks RAG : Modèles d’intégration, bases de données vectorielles et rerankers
RAG améliore la fiabilité des LLM en ancrant les réponses dans des données externes. Nous évaluons la pile RAG sur les modèles d’embedding, les rerankers, les bases de données vectorielles, les frameworks et les outils d’évaluation en termes de précision de récupération, latence et qualité.
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Benchmark RAG Agentic: Routage Multi-Bases de Données sur 36 LLMs
Nous avons benchmarké 36 grands modèles de langage sur le routage inter-bases de données. Chaque modèle reçoit une question en langage naturel et 11 bases de données SQL décrites au niveau paragraphe, puis doit décider quelle base détient la réponse avant d'écrire le moindre SQL. Les 11 bases de données ont été tirées de 80…
Frameworks RAG: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex
Nous avons évalué 5 frameworks RAG : LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack et DSPy, en construisant le même workflow RAG agentique avec des composants standardisés : modèles identiques (GPT-4.1-mini), embeddings (BGE-small), retriever (Qdrant) et outils (recherche web Tavily). Cela isole le véritable surcoût et l'efficacité en tokens de chaque framework. Le benchmark comprenait 100 requêtes, chaque…
Benchmark des rerankers: Comparaison des 8 meilleurs modèles
Nous avons évalué 8 modèles de reranking sur environ 145k avis Amazon en anglais pour mesurer l'amélioration apportée par une étape de reranking à la recherche dense. Nous avons récupéré les 100 premiers candidats avec multilingual-e5-base, les avons rerankés avec chaque modèle, et avons évalué les 10 premiers résultats par rapport à 300 requêtes, chacune…
Meilleurs outils, frameworks et bibliothèques RAG
RAG améliore les réponses des LLM en les fondant sur des données externes au lieu de ce que le modèle a mémorisé lors de l'entraînement. Nous avons évalué les composants d'un système RAG et rassemblé les résultats en un seul endroit, avec un guide pratique pour choisir chaque partie de la pile. Voir nos résultats…
RAG Outils d'évaluation: Weights & Biases vs Ragas vs DeepEval
Lorsqu'un pipeline RAG récupère le mauvais contexte, le LLM génère avec confiance la mauvaise réponse. Les scoreurs de pertinence du contexte sont la première ligne de défense. Nous avons évalué cinq outils sur 1 460 questions et plus de 14 600 contextes notés dans des conditions identiques : même modèle juge (GPT-4o), configurations par défaut…
Top 10 des modèles d'embedding multilingues pour RAG
Nous avons évalué 10 modèles d’embedding multilingues sur environ 606k avis Amazon dans 6 langues (allemand, anglais, espagnol, français, japonais, chinois). Nous avons généré 1 800 requêtes (300 par langue), chacune faisant référence à des détails concrets de son avis source. Les modèles entraînés pour la recherche (séparation requête vs document) surpassent les modèles plus grands…