Comment on voit trop de mauvais tutos RAG (et pourquoi ils ne fonctionnent pas)
Créer un système basé sur l’IA pour rechercher dans vos documents (“RAG”) est vendu comme le saint graal. On trouve partout des tutoriels qui montrent “comment faire rapidement”.
Pas de bol , la majorité de ces guides d’experts youtube poussent simplement un document dans une base vectorielle sans se poser les bonnes questions, ce qui aboutit à un système qui ne répond pas correctement, et donne des résultats incohérents ou qui hallucine totalement.
Dans cet article, je vais t’expliquer ce qu’est réellement une base vectorielle, pourquoi la plupart des approches enseignées sur le net sont incomplètes voir même fausse , et comment faire un RAG qui fonctionne vraiment — basé sur le sens et non sur du bricolage.
Une base vectorielle n’est pas une simple base de données
Quand on parle de “base vectorielle” (comme Qdrant, Milvus, etc.), certains imaginent une base classique où l’on stocke des documents comme des lignes de texte comme une bonne base SQL des familles.
👉 Ce n’est pas ça.
Une base vectorielle contient des vecteurs numériques qui représentent la signification de morceaux de texte.
Chaque vecteur correspond à ce que l’on appelle un embedding — c’est-à-dire la représentation sémantique d’une idée, pas d’un document entier. La déjà on touche un point crucial !!!
Si tu mets tout le texte d’un fichier ou d’une page web dans un seul vecteur, ce vecteur ne représente pas une idée utilisable : il mélange plusieurs idées, plusieurs contextes, et devient flou voir inutilisable.
Pour que ce soit utile dans un RAG :
- il faut que chaque vecteur corresponde à une unité de sens
- que cette unité de sens puisse répondre à une question précise
C’est ce qui fait toute la différence entre une recherche qui trouve ce que tu veux, et une recherche qui retourne “ça ressemble à ça peut-être”.
Qu’est-ce qu’un chunk ?
Le terme chunk revient sans cesse dans les systèmes RAG.
Un chunk, c’est tout simplement une petite portion de texte autonome, qui correspond à une idée ou un concept compréhensible seul.
Autrement dit :
🌟 Un chunk = une idée exploitable indépendamment.
Ce n’est pas une règle arbitraire de longueur, ni un simple découpage par nombre de mots.
Un chunk doit être un bloc qui peut répondre à une question précise.
➡️ Par exemple :
Dans un tutoriel sur Docker, un chunk peut être “Comment configurer la variable X pour activer le plugin Y dans WebSearch”.
Ce chunk doit être autonome, et tu dois pouvoir poser une question du type :
“Comment activer la recherche web dans OpenWebUI ?”
et obtenir ce chunk comme réponse.
C’est bien différent de prendre des blocs de 500 mots au hasard — ce que beaucoup de tutos proposent.
Pourquoi le “simple découpage” ne suffit pas
Tu vas souvent voir des pipelines de ce genre :
- Prendre un document
- Le découper en morceaux de taille fixe
- Générer des embeddings pour chaque morceau
- Injecter le tout dans la base vectorielle
Cela peut parfois marcher si le document est déjà très structuré, comme une FAQ où chaque ligne est une question/réponse. Ou bien encore une base de donnée de film que tu veux vectoriser pour faire des suggestions après.
Mais dès que l’on passe à des données réelles — une page web complète, un PDF scanné, un texte de loi, un livre technique — ce découpage devient totalement inadapté :
- il n’y a aucune autonomie sémantique entre les morceaux,
- les embeddings capturent du bruit,
- la base vectorielle ne peut plus faire de bon matching,
- et les résultats deviennent imprécis.
Dans ces cas, la base vectorielle ne devient qu’un « stock d’embeddings » sans valeur ajoutée.
Nettoyer avant d’indexer : une étape indispensable
Avant de penser à chunker, tu dois nettoyer le texte :
✔ enlever les menus, en-têtes, pieds de page, publicités
✔ supprimer les caractères inutiles, artefacts OCR
✔ normaliser le contenu (titres, listes, sections)
✔ garder uniquement l’essentiel
Si tu laisses le bruit dans le texte, tu risques d’entraîner des vecteurs qui reflètent ce bruit plutôt que la signification réelle du contenu. C’est l’erreur la plus fréquente que je vois dans les exemples sur Internet.
Et les métadonnées alors ?
Une autre étape trop souvent oubliée est l’ajout de métadonnées utiles.
Les métadonnées permettent de filtrer :
- par type de document
- par section
- par technologie / sujet
- par langue
- par date, version, etc.
Ce n’est pas un détail :
👉 les métadonnées servent à préciser la recherche avant même de faire la recherche vectorielle.
Sans cela, la recherche repose uniquement sur la similarité sémantique des embeddings, ce qui est souvent trop flou sans information contextuelle supplémentaire.
Un vrai RAG, c’est un pipeline
Une approche sérieuse ne consiste pas à pousser un fichier complet dans une base vectorielle.
C’est un pipeline structuré :
- Extraction du texte (scraping, OCR, etc.)
- Nettoyage et normalisation
- Classification du document
- Chunking sémantique (idée par idée)
- Enrichissement avec métadonnées
- Embeddings cohérents
- Stockage en base vectorielle
Chaque étape est indispensable, et si l’une manque, la qualité de tes résultats s’en ressent immédiatement.
Conclusion
Un système RAG n’est pas une magie où l’on balance des documents dans une base vectorielle et où l’IA répond bien automatiquement.
Ce que beaucoup de tutos montrent fonctionne par accident et sur des exemples très simples, mais s’effondre dès que tu veux travailler avec des données réelles, complexes ou techniques.
👉 Pour qu’un RAG soit fiable et utile, il faut penser en idées, pas en documents.
👉 Il faut structurer, nettoyer, segmenter et enrichir avant d’indexer.
👉 Et surtout, comprendre ce qu’est un chunk : une unité de sens, exploitable, autonome, et répondant à une question.
Gardez bien cela en tête avant de vous lancer dans un RAG.
Laisser un commentaire