Modèles hybrides RAG + SQL : réconcilier les données textuelles et structurées
Les LLMs excellent pour chercher dans des textes, mais échouent sur des calculs de tables. Découvrez les architectures hybrides associant sémantique et requêtes SQL.
Modèles hybrides RAG + SQL : réconcilier les données textuelles et structurées
Les architectures de type RAG sont parfaites pour chercher dans des bases documentaires textuelles. En revanche, elles échouent dès qu'il s'agit de calculer des statistiques sur des données structurées. La solution : l'approche hybride RAG + SQL.
Le problème du RAG pur sur les chiffres
Si vous demandez au RAG "Quel est le total des ventes en France le mois dernier ?", il va chercher des paragraphes mentionnant des ventes au lieu d'additionner les lignes d'une base de données.
L'architecture hybride
L'agent IA dispose de deux outils :
- Un moteur RAG pour chercher dans la documentation produit ou contractuelle.
- Un générateur de requêtes SQL (Text-to-SQL) capable d'interroger la base de données transactionnelle de l'entreprise.
L'orchestrateur choisit l'outil adéquat en fonction de la question posée, garantissant des réponses à la fois riches et chiffrées avec exactitude.
