Benchmarks RAG : Modèles d’intégration, bases de données vectorielles, RAG agentique
RAG améliore la fiabilité des modèles linéaires logiques grâce à l'utilisation de sources de données externes. Nous évaluons l'ensemble du pipeline RAG : les principaux modèles d'intégration, les bases de données vectorielles les plus performantes et les frameworks d'agents les plus récents, en fonction de leurs performances réelles.
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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 20+ Frameworks Agentic RAG
Le RAG agentic améliore le RAG traditionnel en augmentant les performances du LLM et en permettant une plus grande spécialisation. Nous avons mené un benchmark pour évaluer ses performances dans le routage entre plusieurs bases de données et la génération de requêtes. Découvrez les frameworks et bibliothèques agentic RAG, les différences clés par rapport au…
Meilleurs RAG outils, frameworks et bibliothèques
RAG améliore les réponses des LLM en les fondant sur des données externes plutôt que sur ce que le modèle a mémorisé pendant l’entraînement. Nous avons évalué les composants qui constituent un système RAG et rassemblé les résultats en un seul endroit, avec un guide pratique pour choisir chaque partie de la pile. Consultez nos…
Top 10 Modèles d'embedding multilingues pour RAG
Nous avons évalué 10 modèles d'embedding multilingues sur ~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 l'avis source correspondant. Les modèles entraînés pour la recherche (séparation requête/document) surpassent les modèles plus grands entraînés pour…
Modèles d'embedding: OpenAI vs Gemini vs Voyage
Nous avons évalué 15 modèles d'embedding de texte en anglais et une référence BM25 sur plus de 500 requêtes sélectionnées manuellement dans trois domaines de récupération : contrats juridiques (CUAD), support client (IBM TechQA) et santé (MedRAG PubMed). Voyage-3.5 se classe premier dans l'ensemble. Perplexity Embed V1 0.6b atteint le milieu de gamme supérieur au…
RAG Frameworks: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex
Nous avons évalué 5 RAG frameworks : LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack et DSPy, en construisant le même flux de travail 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 des tokens de chaque framework. Résultats du benchmark des…
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…