Pourquoi 80% des projets RAG échouent en production
Ce n'est pas un problème de modèle. C'est un problème d'architecture, de chunking, et de gens qui confondent un POC avec un système.
Votre RAG répond correctement à vos 10 questions de test. Tout le monde applaudit. Vous planifiez le déploiement. Six mois plus tard, les utilisateurs se plaignent de réponses absurdes, les équipes IT ont silencieusement abandonné le monitoring, et votre champion interne a discrètement changé de poste. Félicitations — vous venez de rejoindre les 80%.
Ce qui est fascinant, c'est que tout le monde sait que ça va arriver. Les équipes data ont vu ce film cent fois avec le machine learning classique. Mais quelque chose dans la magie des LLMs fait croire que cette fois, c'est différent. Ce n'est pas différent. C'est pire, parce que les erreurs sont plus difficiles à détecter et que les utilisateurs font davantage confiance à une réponse en prose qu'à un chiffre en tableau.
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