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 de rerankers: Top 8 modèles comparés
RAGBenchmark15 octNous 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…
- RAGBenchmark14 oct
RAG Outils d'évaluation : W&B Weave vs Ragas vs TruLens
Nous avons évalué cinq outils d'évaluation de génération augmentée par récupération (RAG) sur 1 000+ questions antagonistes, chacune associée à cinq passages. La comparaison mesure la pertinence du contexte à l'aide de GPT-4o et des invites d'évaluation par défaut des outils. W&B Weave a obtenu la précision Top-1 la plus élevée à 94,5 %. TruLens a dominé…
- RAGBenchmark14 oct
AIM-Agentic RAG Benchmark: Routage entre 11 bases de données SQL
La précision de routage est le pourcentage de questions notées pour lesquelles le modèle nomme explicitement la bonne base de données dans sa réponse finale. Le résultat principal utilise les 184 questions signalées comme difficiles à la fois par notre test de similarité et par un jury de trois LLMs. Les déclarations explicites manquantes ne…
- EmbeddingsBenchmark1 oct
Modèles d'embedding: 25 modèles évalués pour la récupération
Nous avons évalué 25 modèles d'embedding sur 200 questions de récupération portant sur la finance, les contrats juridiques, le support technique et la littérature médicale. Les quatre corpus contenaient 341 040 passages de texte au total. Chaque requête interrogeait son propre domaine. Le nDCG@10 mesure à quel point les passages pertinents enregistrés apparaissent en bonne position…
- EmbeddingsBenchmark27 sep
Open Source Embedding Models: 11 Models benchmarkés pour la récupération
nDCG@10 évalue le placement des passages pertinents enregistrés dans les dix premiers résultats de recherche. Un score de 1 représente le classement idéal pour les positifs enregistrés. Les passages plus proches du sommet reçoivent plus de poids. PPLX Embed v1 4B a mené la comparaison à 0.741 nDCG@10, suivi de PPLX Embed v1 0.6B à…
- Vector DBBenchmark4 sep
Benchmark de bases de données vectorielles: 7 moteurs open source pour RAG
Nous avons évalué sept bases de données vectorielles open source auto-hébergées comme couche de récupération d’un pipeline RAG, chacune exécutée une par une sur des embeddings bge-m3 identiques et des requêtes médicales et techniques réelles, de sorte que l’index de la base de données était la seule variable. La charge de travail couvrait MedRAG-50k, TechQA-28k…
- RAGBenchmark31 août
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,…
- RAGBenchmark31 août
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…