Évaluation et garde-fous qualité

Le RAG semble compliqué, mais l'idée est simple : avant qu'une IA ne réponde, elle recherche d'abord des informations utiles dans une source de connaissances et transmet ces informations au modèle de langage. Ce guide explique le RAG, les LLM, l'état, la mémoire et les outils à l'aide d'un modèle mental simple.

Les agents d'utilisation de l'ordinateur peuvent désormais accomplir d'impressionnants flux de travail sur navigateur et sur bureau, mais une seule exécution réussie prouve la capacité—non la fiabilité. Cet article montre comment tester la répétabilité, la robustesse environnementale, le contrôle à long horizon, la conscience de l'état, la vérification des résultats et la gestion sécurisée des objectifs.

Lorsqu'une réponse RAG est erronée, blâmer la récupération ou le modèle est trop vague. Cette méthode de diagnostic isole la couverture des sources, la construction de la requête, la récupération, le classement, l'assemblage du contexte, la génération, l'attribution des preuves et la fraîcheur—afin que la défaillance réelle puisse être reproduite et corrigée.

Une sortie correcte ne prouve pas un raisonnement correct, une exécution sûre ou un système digne de confiance.

Exécuter un modèle local avec Ollama est facile. Construire une application Open-LLM prête pour la production est plus difficile : cela nécessite du RAG, du contrôle d'accès, de l'abstraction de fournisseur, de l'évaluation, de la journalisation, de la discipline de déploiement et une couche applicative contrôlée autour du modèle.

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