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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Top 20+ RAG frameworks agentiques
Le RAG agentique améliore le RAG traditionnel en boostant les performances des LLM et en permettant une plus grande spécialisation. Nous avons réalisé un benchmark pour évaluer ses performances en matière de routage entre plusieurs bases de données et de génération de requêtes. Explorez les frameworks et bibliothèques de RAG agentique, les principales différences par…
Benchmark de modèles d'embedding open source pour RAG
Nous avons benchmarké 14 modèles d'embedding open source, auto-hébergés sur un seul H100, à travers plus de 500 requêtes de recherche organisées manuellement couvrant des contrats juridiques, des notes techniques de support client et des résumés médicaux. NVIDIA Llama-Embed-Nemotron-8B mène en précision. Côté coût, EmbeddingGemma-300m de Google est environ 4x moins cher que Nemotron au…
Modèles d'embedding multimodaux: Apple vs Meta vs OpenAI
Les modèles d'embedding multimodaux excellent dans l'identification d'objets mais peinent avec les relations. Les modèles actuels ont du mal à distinguer « un téléphone sur une carte » d'« une carte sur un téléphone ». Nous avons évalué 7 modèles de premier plan sur MS-COCO et Winoground pour mesurer cette limitation spécifique. Pour assurer une…
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…
Modèles d'embedding: OpenAI vs Gemini vs Voyage
Nous avons évalué 15 modèles d'embedding de texte en anglais et une baseline BM25 sur plus de 500 requêtes sélectionnées manuellement dans trois domaines de recherche documentaire : contrats juridiques (CUAD), support client (IBM TechQA) et santé (MedRAG PubMed). Voyage-3.5 se classe premier toutes catégories. Perplexity Embed V1 0.6b atteint le niveau intermédiaire supérieur au…
RAG Frameworks: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex
Nous avons benchmarké 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 la véritable surcharge 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 145 000 avis Amazon en anglais pour mesurer dans quelle mesure une étape de reranking améliore la recherche dense. Nous avons récupéré les 100 meilleurs candidats avec multilingual-e5-base, nous les avons rerankés avec chaque modèle, et nous avons évalué les 10 meilleurs résultats par rapport à…