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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RAG Frameworks: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex
Nous avons benchmarké 5 RAG frameworks : 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). Ceci isole la surcharge réelle et l’efficacité en tokens de chaque framework. Le benchmark consistait en 100 requêtes,…
Benchmark de rerankers: Top 8 modèles comparés
Nous avons évalué 8 modèles de reranking sur ~145k avis Amazon en anglais afin de mesurer l'amélioration apportée par une étape de reranking à la recherche dense. Nous avons récupéré les 100 meilleurs candidats avec multilingual-e5-base, les avons reclassés avec chaque modèle, et avons évalué les 10 meilleurs résultats par rapport à 300 requêtes, chacune…
Meilleurs RAG outils, frameworks et bibliothèques
RAG améliore les réponses des LLM en les ancrant dans des données externes au lieu de se contenter de ce que le modèle a mémorisé pendant l’entraînement. Nous avons évalué les composants à partir desquels un système RAG est construit et rassemblé les résultats en un seul endroit, avec un guide pratique pour choisir chaque…
Models d'embedding multimodaux: Apple vs Meta vs OpenAI
Les models d’embedding multimodaux excellent à identifier les objets, mais peinent à saisir les relations. Les models actuels ont du mal à distinguer « un téléphone sur une carte » de « une carte sur un téléphone ». Nous avons benchmarké 7 models de premier plan sur MS-COCO et Winoground pour mesurer cette limitation spécifique.…
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…
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…