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.
Nous avons comparé 11 modèles d'intégration de texte de pointe, notamment ceux d'OpenAI, Gemini, Cohere, Snowflake, AWS, Mistral et Voyage AI. À partir de près de 500 000 avis Amazon, notre objectif était d'évaluer la capacité de chaque modèle à extraire et classer correctement la réponse, tout en tenant compte de son rapport coût-efficacité.
Nous avons comparé six bases de données vectorielles de premier plan pour la recherche de similarités (RAG) afin de trouver la meilleure option. Nos tests ont évalué le prix, les performances et les fonctionnalités pour déterminer quelle plateforme offre les recherches de similarités les plus efficaces pour les applications RAG.
Nous avons développé un banc d'essai pour évaluer la capacité d'Agentic RAG à acheminer des requêtes entre plusieurs bases de données et à générer des requêtes précises. Le système démontre un raisonnement autonome en analysant les requêtes des utilisateurs, en sélectionnant la base de données appropriée parmi plusieurs options et en générant des requêtes sémantiquement correctes pour extraire les informations pertinentes de sources de données d'entreprise distribuées.
Nous avons évalué différents frameworks et bibliothèques RAG. Nous avons passé en revue l'état actuel des outils RAG, en comparant les modèles d'intégration, la taille des segments et les performances globales des principaux systèmes RAG.
Nous avons comparé 7 modèles d'intégration multimodaux de pointe sur MS-COCO et Winoground pour mesurer cette limitation spécifique.
