RAG avancé : Accélérez la recherche avec ANN et améliorez la précision grâce au reranking

Dans les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), l’efficacité du processus de récupération est cruciale, surtout à grande échelle. La cinquième partie de cette série explore deux avancées clés : la recherche par voisinage approché (ANN) et le reranking, qui permettent d’optimiser à la fois la vitesse et la précision des résultats. Lorsque la base de connaissances contient des milliers de documents, une recherche vectorielle exacte — qui compare l’embedding de la requête à tous les embeddings stockés — est acceptable. Mais dès que le nombre de documents atteint des millions ou des milliards, comme dans les catalogues e-commerce ou les archives scientifiques, cette approche devient trop lente et coûteuse en mémoire. C’est là qu’intervient l’Approximate Nearest Neighbors (ANN), une technique qui permet de retrouver rapidement des vecteurs similaires sans examiner tous les éléments. Des algorithmes comme FAISS (Facebook AI Similarity Search) ou HNSW (Hierarchical Navigable Small World) indexent les embeddings dans des structures hiérarchiques ou graphes, permettant une navigation rapide vers des candidats proches. Bien que cette méthode puisse manquer quelques résultats très précis, la perte de précision est généralement inférieure à 1 %, tandis que les gains de vitesse atteignent parfois 100 à 1000 fois. Cette performance est indispensable pour les applications en temps réel. Cependant, même avec une bonne approximation, les résultats du premier filtrage ne sont pas toujours bien classés par pertinence. C’est le rôle du reranking : une étape supplémentaire qui re-évalue les documents récupérés par l’ANN. Un modèle plus puissant — souvent un cross-encoder ou un grand modèle linguistique — analyse chaque document en lien avec la requête pour recalculer son score de pertinence. Cette reclassification permet de placer les résultats les plus contextuellement utiles en tête. Par exemple, une recherche pour « chaussures de running légères » pourrait, après ANN, retourner une vingtaine de produits correspondant grossièrement, mais le reranking identifiera précisément les modèles conçus pour les marathoniens, écartant les chaussures de loisir. Le flux de travail avancé du RAG se déroule ainsi en plusieurs étapes : création des embeddings (via un modèle comme all-MiniLM-L6-v2), stockage dans un index ANN (comme FAISS), récupération des candidats proches, puis reranking pour affiner le classement final. Ce pipeline combine rapidité et précision, rendant les systèmes RAG viables dans des environnements réels et à grande échelle. En termes d’expertise, des acteurs comme Meta (via FAISS) ou des entreprises spécialisées en recherche d’information (comme Pinecone, Weaviate, ou Milvus) proposent des solutions optimisées pour l’ANN. Les modèles de reranking, tels que BERT-based cross-encoders ou des LLM spécialisés, sont de plus en plus intégrés dans les architectures RAG modernes. L’ensemble de ces technologies montre que la maîtrise du RAG repose désormais non seulement sur l’architecture du modèle, mais aussi sur l’ingénierie fine du pipeline de récupération.