Conception de pipelines RAG prêtes à la production: traiter la latence, les hallucinations et les coûts à l'échelle

Retrieval-Augmented Generation (RAG) représente un système d'IA avancé qui améliore les grands modèles linguistiques (LLM) grâce à l'intégration en temps réel des connaissances provenant de sources externes [1]. La technique permet aux LLM de fournir des réponses qui sont à la fois précises et pertinentes pour le contexte en utilisant des données factuelles, ce qui connecte les connaissances pré-entraînées aux informations du monde réel. Cependant, la transition des systèmes RAG des prototypes expérimentaux aux applications de niveau de production présente un ensemble unique de défis. et et Les différents obstacles nécessitent des méthodes d'optimisation complètes pour obtenir une bonne gestion.L'expérience utilisateur souffre d'une latence élevée, mais les hallucinations créent des problèmes de confiance en diffusant des informations fausses aux utilisateurs.L'absence de surveillance dans la gestion du système RAG entraîne des coûts d'exploitation incontrôlables pour les systèmes d'exploitation complexes. latency hallucinations, cost Google Research montre que les modèles augmentés par la recherche ont réduit les erreurs factuelles de 30% en 2023, ce qui aide les applications qui nécessitent le traitement d'informations dynamiques telles que les événements actuels et les mises à jour des politiques [2]. L'article fournit un guide complet montrant aux ingénieurs de haut niveau de l'IA/ML et aux auteurs techniques comment créer et déployer et améliorer les pipelines RAG pour l'utilisation de la production.Les sections suivantes évalueront les composants architecturaux des systèmes RAG et introduiront des techniques opérationnelles pour gérer la latence et réduire les hallucinations à des coûts réduits.Le document fournit un cadre complet pour la construction de grandes solutions RAG grâce à sa présentation de diagrammes architecturaux et d'exemples de code, ainsi que des méthodes de mise en œuvre des meilleures pratiques. Architecture of a Production-Ready RAG Pipeline Architecture d'un pipeline RAG prêt à la production Un pipeline RAG prêt à la production est un processus en plusieurs étapes qui transforme les données brutes et non structurées en une base de connaissances interrogable et utilise ensuite cette base de connaissances pour générer des réponses éclairées [3]. Un aperçu de haut niveau de cette architecture est illustré dans le diagramme ci-dessous. retrieval and generation pipeline La première étape de la collecte de données consiste à obtenir des informations provenant de différentes sources accessibles. Le système transforme ces informations en embeddings vectoriels qui sont stockés dans une base de données vectorielle après le traitement et le chunking. Le système de récupération effectue une recherche de la base de données vectorielle pour identifier les morceaux de document les plus appropriés après que les utilisateurs ont entré leur requête de recherche. Le système divise l'entrée en morceaux plus petits qui sont ensuite envoyés à un LLM pour produire une réponse qui correspond à la question originale. La dernière étape nécessite l'évaluation de la sortie pour vérifier à la fois son exactitude et sa connexion à l'entrée pour déterminer la qualité de la sortie. Trade-offs in RAG Architecture Plusieurs choix architecturaux doivent être faits lors de la construction d'un système RAG prêt à la production pour atteindre l'optimisation des performances et la gestion des coûts et la simplicité du système.Le système nécessite trois facteurs principaux pour son fonctionnement qui comprennent le choix entre les méthodes de recherche synchrones et asynchrones et le choix d'une base de données vectorielle appropriée et la détermination de l'approche d'évolutivité du système. Architectural Decision Trade-offs Synchronous vs. Asynchronous Retrieval Synchronous retrieval systems have a simpler setup process but they create response time delays which result in poor user experience for complex search operations. The retrieval process in asynchronous systems operates in the background to reduce the time delay that users need to wait. The system architecture becomes more complex because of this requirement which demands additional components for background job management and monitoring. Vector Database Selection The performance and scalability of the RAG pipeline heavily depends on the vector database system that gets chosen. The open-source solutions Faiss and Qdrant offer flexibility and control but require additional time for initial deployment and continuous upkeep. The operational costs of Pinecone and Weaviate managed services increase because they offer hands-off management with built-in scalability and support. The selection of a database system depends on the particular requirements of the application which include dataset dimensions and projected query traffic and financial resources. Scaling Strategy Scaling a RAG system can be achieved through horizontal fragmentation of the embedding index or by distributing the pipeline services. The index becomes fragmented when it is split into multiple nodes across horizontal space which improves search performance but makes query routing and result merging operations more complex. The independent scaling of each component becomes possible because pipeline services function as intermediaries between retriever and generator functions. The system needs an advanced orchestration system to handle service-to-service interactions when using this method. Synchrone vs. Asynchrone Retrieval Les systèmes de recherche synchrone ont un processus de configuration plus simple, mais ils créent des retards de temps de réponse qui entraînent une mauvaise expérience utilisateur pour les opérations de recherche complexes.Le processus de recherche dans les systèmes asynchrones fonctionne en arrière-plan pour réduire le temps de retard que les utilisateurs doivent attendre.L'architecture du système devient plus complexe en raison de cette exigence qui exige des composants supplémentaires pour la gestion et le suivi des tâches de fond. Sélection de base de données vectorielle La performance et l'évolutivité du pipeline RAG dépendent fortement du système de base de données vectoriel choisi.Les solutions open-source Faiss et Qdrant offrent flexibilité et contrôle, mais nécessitent un temps supplémentaire pour le déploiement initial et la maintenance continue.Les coûts d'exploitation des services gérés Pinecone et Weaviate augmentent car ils offrent une gestion pratique avec une évolutivité et un support intégrés.Le choix d'un système de base de données dépend des exigences particulières de l'application, qui comprennent les dimensions des ensembles de données et le trafic de requête projeté et les ressources financières. Stratégie d’escalade L'échelle d'un système RAG peut être réalisée par la fragmentation horizontale de l'index d'emballage ou par la distribution des services de pipeline. L'index devient fragmenté lorsqu'il est divisé en plusieurs nœuds sur l'espace horizontal, ce qui améliore les performances de recherche, mais rend le routage de la requête et les opérations de fusion de résultats plus complexes. L'échelle indépendante de chaque composant devient possible parce que les services de pipeline agissent comme des intermédiaires entre les fonctions du récupérateur et du générateur. Le système a besoin d'un système d'orchestration avancé pour gérer les interactions service-service lors de l'utilisation de cette méthode. Handling Latency in RAG Pipelines Traitement de la latence dans les pipelines RAG Toute application d'IA interactive dépend fortement de la latence pour offrir une expérience utilisateur optimale.Les systèmes RAG connaissent la latence tout au long de leur fonctionnement, de la récupération de documents à la génération de réponses selon [4].Un pipeline RAG prêt à la production doit être conçu pour minimiser la latence sans sacrifier la qualité des réponses générées.La section suivante présente différentes approches pour réduire la latence du pipeline RAG en mettant en œuvre des systèmes de récupération et de cache hybrides et des méthodes de traitement asynchrones. Techniques for Latency Reduction Les résultats expérimentaux montrent que plusieurs méthodes réduisent la latence du pipeline RAG et que ces méthodes apportent des améliorations de performance éprouvées. Les systèmes de recherche hybride combinent les caractéristiques efficaces de la recherche basée sur des mots-clés BM25 avec des capacités de recherche sémantique vectorielle. OpenAI rapporte que les systèmes de recherche hybride ont rapporté une réduction de la latence de 50%, ce qui entraîne une satisfaction accrue des utilisateurs pour les moteurs de recherche et les plates-formes de commerce électronique [2].Le processus de recherche à travers les mots-clés donne des résultats rapides pour les requêtes qui contiennent des mots spécifiques, mais la recherche sémantique fournit de meilleurs résultats en trouvant des documents qui correspondent à ce que l'utilisateur veut réellement trouver. Hybrid Retrieval: Amazon Bedrock utilise la technologie Prompt Caching pour accélérer les réponses tout en réduisant le nombre de jetons d'entrée et le coût des charges de travail qui envoient des prompts identiques dans des demandes consécutives. Prompt Caching: Les embeddings sont des représentations numériques du texte qui sont utilisés pour la recherche sémantique.Le système élimine la génération de l'embedding en temps de requête en pré-comptant tous les documents de la base de connaissances en embeddings de base de données vectorielles.Le système de production RAG prend 2 à 5 secondes pour répondre à des requêtes complexes qui utilisent des embeddings pré-comptés. Embedding Pre-computation: La déduction LLM est souvent la partie la plus longue du pipeline RAG. Le système obtient 100-1000 requêtes par minute en utilisant un orchestreur asynchrone pour combiner plusieurs requêtes en une seule demande pour la déduction LLM. Asynchronous Batched Inference: Mitigating Hallucinations and Improving Reliability Réduire les hallucinations et améliorer la fiabilité La génération d'informations fausses ou insensées connues sous le nom d'hallucinations présente un problème majeur pour les applications qui utilisent des LLM [7]. Le système RAG génère des hallucinations à travers trois causes principales qui découlent de documents récupérés qui ne correspondent pas à la requête et aux malentendus des utilisateurs et aux préjugés basés sur des modèles. Stratégies d’atténuation des hallucinations La recherche a montré que plusieurs méthodes existent pour réduire les hallucinations dans les pipelines RAG car elles se sont avérées efficaces. Google Research a réalisé une étude qui a montré que les modèles augmentés par la récupération réduisaient les erreurs factuelles de 30 % lors de la gestion de nouvelles informations lors de tâches en 2023 [2]. L'ajout de métadonnées à chaque section de document permet une meilleure mise à la terre grâce à l'inclusion d'informations sur l'origine du document et des détails sur l'auteur et des timestamps de production. Grounding with Metadata: L'utilisation de LLMs comme juges d'évaluation est une méthode polyvalente et automatique pour l'évaluation de la qualité [4]. Le laboratoire d'IA à l'Université de Stanford a découvert que les systèmes RAG qui emploient les juges LLM produisent des résultats de recherche juridique avec un taux de précision de 15% plus élevé [2]. LLM as Judge Verification: La méthode d’auto-cohérence vous oblige à créer plusieurs réponses à une question avant de choisir la réponse qui montre les résultats les plus cohérents.La mise en œuvre de systèmes de production RAG bien optimisés entraîne des taux d’hallucination entre 2 et 5%, ce qui prouve le succès des méthodes basées sur la cohérence. Self-Consistency: Pour les applications nécessitant un degré élevé de précision, un processus de QA humain-in-the-loop peut être mis en œuvre.Les scores de fidélité des systèmes de production avec supervision humaine vont de 85 à 95%, ce qui dépasse les performances des systèmes entièrement automatisés. Human-in-the-Loop QA: Optimisation des coûts dans les systèmes RAG à grande échelle Le coût est une considération majeure dans toute application d'IA à grande échelle, et les systèmes RAG ne font pas exception [9]. Les coûts du système RAG découlent de trois éléments principaux qui comprennent les coûts de déduction LLM et les coûts de stockage de bases de données vectorielles et les frais de requête et les coûts d'ingestion et de traitement des données. Techniques d’optimisation des coûts Les méthodes suivantes démontrent leur capacité à réduire les coûts du système RAG en fonction des données réelles. La compression de prompt implique la réduction du nombre de jetons dans le prompt qui est envoyé au LLM. Amazon Bedrock met en œuvre le caching de prompt qui réduit l'utilisation des jetons d'entrée de 90% pour les charges de travail qui utilisent le contenu de prompt répétitif [9]. La récupération des documents devient plus efficace grâce à deux approches qui impliquent la suppression des informations inutiles des documents récupérés ou la conception de modèles de prompt améliorés. Prompt Compression: La recherche montre que la ligne Amazon Nova offre environ 75% de coûts de prix par jeton inférieurs par rapport aux modèles Anthropic Claude [9]. Le système dirige les requêtes vers divers LLM grâce à un routage conscient des coûts qui sélectionne des modèles moins coûteux pour les requêtes de base et des modèles plus coûteux pour les requêtes complexes nécessitant une précision élevée. Model Selection: Amazon Bedrock's Batch Inference permet le traitement des grandes données par le biais d'opérations asynchrones individuelles, ce qui entraîne une économie de coûts de 50 % par rapport à la tarification on-demand invokeModel [9]. Le système exige que les utilisateurs enregistrent leurs prompts d'entrée au format JSONL dans le stockage S3 avant d'exécuter un travail de lot qui produit des résultats qui deviennent disponibles dans un emplacement de sortie S3 désigné dans les 24 heures. Batch Processing: Le système utilise BM25 pour des recherches basées sur des mots clés rapides et peu coûteuses afin d'éviter la nécessité d'effectuer des recherches vectorielles à des coûts plus élevés.Un routeur de requête détermine l'approche de recherche la plus appropriée pour chaque requête en analysant son niveau de complexité et la précision requise, ce qui conduit à des réductions potentielles de coûts supérieures à 50%. Hybrid Retrieval Cost Benefits: Étude de cas / Exemple de mise en œuvre Le code Python suivant montre comment créer un pipeline RAG à l'aide de la bibliothèque LangChain [10]. Cet exemple démontrera comment charger un document, le diviser en morceaux, créer un magasin vectoriel. Exemple : Construire un pipeline RAG avec LangChain L'exemple montre ***WebBaseLoader ***contenu chargé avec Le chunking de documents et un stockage de vecteurs en mémoire pour la fonctionnalité de base. Le processus de récupération et de génération est orchestré à l'aide de LangGraph. RecursiveCharacterTextSplitter RecursiveCharacterTextSplitter import bs4 from langchain import hub from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_core.documents import Document from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter from langgraph.graph import START, StateGraph from typing_extensions import List, TypedDict from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain.chat_models import init_chat_model from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore # Load and chunk contents of the blog loader = WebBaseLoader( web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",), bs_kwargs=dict( parse_only=bs4.SoupStrainer( class_=("post-content", "post-title", "post-header") ) ), ) docs = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) all_splits = text_splitter.split_documents(docs) # Initialize embeddings and vector store embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings) # Index chunks _ = vector_store.add_documents(documents=all_splits) # Define prompt for question-answering prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") # Initialize the chat model llm = init_chat_model("gpt-4", model_provider="openai") # Define state for application class State(TypedDict): question: str context: List[Document] answer: str # Define application steps def retrieve(state: State): retrieved_docs = vector_store.similarity_search(state["question"]) return {"context": retrieved_docs} def generate(state: State): docs_content = "\n\n".join(doc.page_content for doc in state["context"]) messages = prompt.invoke({"question": state["question"], "context": docs_content}) response = llm.invoke(messages) return {"answer": response.content} # Compile application and test graph_builder = StateGraph(State) graph_builder.add_node("retrieve", retrieve) graph_builder.add_node("generate", generate) graph_builder.add_edge(START, "retrieve") graph_builder.add_edge("retrieve", "generate") graph = graph_builder.compile() response = graph.invoke({"question": "What is Task Decomposition?"}) print(response["answer"]) Le code fourni montre un pipeline RAG complet qui reste basique mais fonctionnel.Le tutoriel démontre les opérations fondamentales des systèmes RAG à travers le chargement, la division, l'indexation, la récupération et la génération qui permet aux développeurs de créer des systèmes avancés prêts à la production. Surveillance des performances et des métriques Un système RAG de production nécessite un suivi des performances pour atteindre son potentiel opérationnel maximal et détecter les zones potentielles d’amélioration.Le tableau de bord comprend des indicateurs de performance vitaux qui doivent être suivis tout au long de chaque déploiement de production. Les meilleures pratiques et les pièges communs Un système RAG prêt à la production nécessite des travaux de planification et d'ingénierie appropriés et une surveillance continue du système pour atteindre la stabilité.Cette section décrit certaines des meilleures pratiques à suivre et des pièges communs à éviter lors du travail avec des pipelines RAG. Les meilleures pratiques Un système RAG réussi nécessite une configuration initiale solide comme base. La qualité de votre système RAG est seulement aussi bonne que les données sur lesquelles il est construit. Votre pipeline d'ingestion de données et de pré-traitement doit être fiable et vos données doivent être exemptes d'erreurs et correctement organisées avec toutes les métadonnées nécessaires. La combinaison de différentes méthodes à travers des approches hybrides fournit les résultats les plus optimaux en termes de performance et d'efficacité et de précision. Évitez d'utiliser une seule méthode de recherche ou de génération. Les systèmes de recherche hybrides qui combinent les méthodes de recherche par mots clés et vecteurs fournissent les meilleures caractéristiques de chaque méthode tout en réduisant leurs limites respectives. Un système de surveillance complet est nécessaire pour suivre les systèmes de production. Votre pipeline RAG nécessite un système de surveillance pour surveiller ses performances opérationnelles ainsi que ses coûts et sa qualité de service. Les mesures de performance du système doivent suivre la latence entre 2-5 secondes pour les requêtes complexes et le débit à 100-1000 requêtes par minute et l'utilisation de jetons à 50ms par jeton pour GPT-3.5 et les taux d'hallucination à 2-5% dans les systèmes optimisés. Le système RAG nécessite des améliorations et des itérations constantes pour réussir. Un système RAG nécessite des efforts constants car il ne fonctionne pas comme une initiative indépendante. Votre système nécessite une évaluation continue des performances pour produire des commentaires qui permettent un développement et une amélioration constants. Le processus nécessite l’ajustement de vos modèles et de votre base de connaissances et le test de différentes méthodes de récupération et de génération. Pièces communes Les principaux problèmes au sein des systèmes RAG se développent parce que les organisations ne parviennent pas à maintenir des normes de qualité de données appropriées.La qualité des données affecte l'expérience utilisateur à travers des hallucinations qui se produisent lorsque la qualité des données est mauvaise.La fiabilité du système souffre lorsque votre base de connaissances contient des informations qui se révèlent erronées ou ne sont plus valables. Une seule métrique utilisée comme mesure primaire peut générer des résultats trompeurs. Ne comptez pas sur une seule métrique pour évaluer la performance de votre système RAG. Un système qui a un score de précision élevé peut toujours avoir une latence élevée ou un coût élevé. Votre évaluation de la performance du système exige des scores de fidélité compris entre 85-95% dans les environnements de production et une précision de récupération comprise entre 85-95% et une rentabilité comprise entre 0,01 et 0,05 $ par requête. Ignorer l'expérience utilisateur peut compromettre même les systèmes techniquement solides.La complexité du développement du système RAG fait perdre de vue les exigences fondamentales de l'expérience utilisateur.Votre système a besoin d'une interface intuitive qui fournit des réponses rapides et précises tout en établissant des relations de confiance avec les utilisateurs. Le fonctionnement de grands systèmes RAG nécessite des ressources financières considérables car les coûts de déduction LLM représentent 60% des coûts totaux et les opérations de base de données vectorielles utilisent 25% et les ressources de calcul utilisent 15%. Assurez-vous d'estimer soigneusement le coût de votre système et d'implémenter des techniques d'optimisation des coûts pour le maintenir dans le budget. Futures directions Le domaine de la Retrieval-Augmented Generation progresse rapidement parce que les scientifiques créent activement des méthodes et des technologies innovantes à un rythme rapide. Agentic RAG implique l'utilisation d'agents alimentés par LLM pour effectuer des tâches de recherche et de raisonnement plus complexes et multi-étapes.Le système Agentic RAG effectue une planification et une exécution d'actions dynamiques pour résoudre les requêtes des utilisateurs à travers des opérations séquentielles qui comprennent les requêtes de source de données et l'analyse et la génération de visualisation. Vector DB + Graph Hybrid Stores sont apparus comme une direction prometteuse pour la recherche scientifique. L'intégration des bases de données vectorielles avec les bases de données graphiques permet des capacités de modélisation de connaissances avancées. Le modèle de données des bases de données graphiques permet le stockage de relations d'entités complexes, mais les bases de données vectorielles servent le mieux aux opérations de recherche sémantique. L'intégration de ces deux technologies permet aux développeurs de créer des systèmes de recherche qui offrent une fonctionnalité et une adaptabilité supérieures. RAG + Fine-tuning Convergence est devenu plus significatif ces derniers temps. La distinction entre RAG et les techniques de réglage fin a commencé à s'évanouir en un seul concept. RAG sert de méthode efficace pour nourrir les connaissances externes aux LLMs, mais le réglage fin permet au modèle d'apprendre des connaissances spécialisées pour des domaines ou des tâches particuliers. Les développements futurs introduiront probablement de nouvelles méthodes qui unissent les avantages des méthodes d'apprentissage traditionnelles et numériques. Conclusion Les systèmes RAG fiables qui permettent le potentiel LLM ont besoin d'une évaluation complète de la latence et des hallucinations par rapport aux coûts du système grâce à la mise en œuvre des meilleures pratiques décrites dans cet article. Les preuves de la recherche dans ce document montrent que des progrès substantiels peuvent être réalisés parce que les inexactitudes factuelles diminuent de 30 % lorsqu’elles sont correctement fondées [2] et que les méthodes de récupération hybrides réduisent la latence jusqu’à 50 % [2] et que les stratégies de sélection des modèles entraînent une réduction des coûts de 75 % [9]. 10 Références [1] T. Lewis et al., « Génération augmentée de récupération pour les LLM de production », Proc. de NeurIPS, 2024. [2] Galileo AI, « Top Metrics to Monitor and Improve RAG Performance », 18 novembre 2024. https://galileo.ai/blog/top-metrics-to-monitor-and-improve-rag-performance [3] Amazon Web Services, « Qu’est-ce que la RAG (Génération augmentée par retrieval)?». https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/ [4] H. Yu et al., « Évaluation de la génération augmentée de récupération : une enquête », arXiv:2405.07437v2, 3 juillet 2024. https://arxiv.org/html/2405.07437v2 [5] I. Belcic, « Qu’est-ce que le RAG (Retrieval Augmented Generation)? », IBM. https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation [6] H. Bamoria, « Déploiement des RAGs dans la production : un guide des meilleures pratiques », Médium, 25 décembre 2024. https://medium.com/@himanshu_72022/deploying-rags-in-production-a-guide-to-best-practices-98391b44df40 [7] E. Kjosbakken, « 5 techniques pour prévenir les hallucinations dans votre réponse à la question RAG », Vers la science des données, 23 septembre 2025. [en ligne]. https://towardsdatascience.com/5-techniques-to-prevent-hallucinations-in-your-rag-question-answering/ [8] J. Brownlee, « Comprendre le RAG Partie VIII: atténuer les hallucinations dans le RAG », Machine Learning Mastery, 20 mars 2025. [en ligne]. https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-viii-mitigating-hallucinations-in-rag/ [9] S. M. Subramanya, « Optimisation des coûts dans les applications RAG », Nerd For Tech, 8 juin 2025. https://medium.com/nerd-for-tech/cost-optimization-in-rag-applications-45567bfa8947 [10] LangChain, "Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1," LangChain Documentation. https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/