10 stratégies puissantes de découpage pour données tabulaires en RAG

Les applications basées sur le Retrieval-Augmented Generation (RAG) dépendent fortement de la manière dont les données sont découpées, ou « chunkées ». Une mauvaise stratégie de découpage peut compromettre la qualité des réponses générées par le modèle. Si la plupart des conseils portent sur le texte brut, les tableaux posent un défi particulier : ils ne sont pas simplement une suite de lignes, mais des structures riches en relations, contextes et informations clés. Les factures, rapports RH, feuilles de calcul ou résultats scientifiques contiennent souvent la réponse recherchée, mais leur complexité structurelle rend les méthodes classiques de découpage inefficaces. Les tableaux ne se prêtent pas au découpage ligne par ligne, car cela fragmente les informations essentielles. Par exemple, une ligne d’un tableau peut contenir une valeur partielle, tandis que le sens complet émerge seulement avec les colonnes associées. Une approche plus intelligente consiste à traiter les tableaux comme des entités structurées. Il faut préserver les relations entre lignes et colonnes, et parfois même les en-têtes ou les sous-titres. Voici quelques stratégies concrètes pour découper efficacement les tableaux dans un pipeline RAG. On peut commencer par le découpage par ligne complète, en gardant chaque ligne associée à ses colonnes. Cela fonctionne bien pour des tableaux simples. Pour des tableaux plus complexes, on peut regrouper des blocs de données significatifs : par exemple, découper selon les sections du tableau (comme un titre de section suivi de ses données), ou regrouper les lignes liées à une même entité (un employé, un produit, une date). Une autre méthode consiste à transformer chaque ligne en une description textuelle, en intégrant les en-têtes comme contexte. Par exemple, « Salaire mensuel : 4500 € » devient « Pour l’employé Jean Dupont, le salaire mensuel est de 4500 € ». Dans des cas avancés, on peut utiliser des modèles pour extraire les relations entre les cellules, comme des paires clé-valeur ou des graphes de relations. Cela permet une recherche sémantique plus fine. L’important est de préserver le contexte global : un tableau de résultats expérimentaux ne doit pas être découpé au hasard, mais par expérience, par variable mesurée, ou par groupe d’échantillons. Des exemples concrets montrent l’efficacité de ces méthodes. Pour une facture, découper par ligne de produit avec les colonnes prix, quantité et total permet d’obtenir des fragments utiles pour des questions comme « Quel est le montant total de la commande ? ». Pour un rapport RH, regrouper les données d’un employé dans un seul chunk améliore la précision des réponses sur les congés ou les primes. En résumé, le découpage des tableaux pour le RAG exige une réflexion structurelle et contextuelle. Il faut aller au-delà du texte brut et adapter les stratégies aux spécificités des données tabulaires. En choisissant la bonne méthode — qu’elle soit basée sur les lignes, les sections, les relations ou la reformulation textuelle — on peut transformer des tableaux complexes en sources d’information puissantes, rendant les applications RAG plus précises, pertinentes et utiles.