Pourquoi ce système existe
Une réponse fluide ne suffit pas dans un contexte de connaissances de santé. Il faut voir quelles sources l’ont étayée et à quel moment le retrieval devient incertain.
Frontière et flux de données
Les documents sont parsés et découpés de manière déterministe. Le retrieval renvoie des extraits avec des identifiants stables. Le modèle produit une réponse validée par schéma, accompagnée de citations et d’états d’incertitude.
Rendre les compromis explicites
- Conserver la provenance à côté de chaque embedding, sans la reconstruire après coup.
- Contraindre les sorties par schéma pour les réponses, citations et raisons d’abstention.
- Dissimuler les modèles locaux derrière la même interface d’inférence que les modèles hébergés.
DÉFIS
- Évaluer le retrieval séparément de la génération.
- Conserver les citations après retraitement des documents.
- Prévoir une abstention explicite plutôt qu’une complétion plausible.
Des frontières système sûres
- Traiter les documents comme des entrées non fiables et retirer les contenus actifs.
- Isoler les index par corpus et ne pas journaliser les requêtes ou passages récupérés.
- Ne pas présenter cet espace de recherche comme un outil de diagnostic ou de traitement.
Ce que le build démontre
Le build de recherche peut rejouer une réponse à partir de ses extraits et conserve les versions du retrieval, du prompt, du modèle et du schéma.
APPRENTISSAGEL’unité utile d’un système RAG clinique n’est pas la réponse seule, mais la réponse avec sa provenance, ses preuves d’évaluation et un état d’échec honnête.