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RAG en production : latence, coûts et gouvernance
Comment dimensionner un pipeline RAG pour un usage métier — retrieval, cache, évaluation et conformité.
Un RAG efficace ne se résume pas à brancher un vector store. En production, les leviers sont la qualité du chunking, la politique de refresh des embeddings, le cache sémantique et l’évaluation continue des réponses.
Ce qui fait dériver les coûts
- Appels LLM redondants sans cache
- Contexte trop large (fenêtre de tokens inutile)
- Re-ranking systématique sans seuil de confiance
Gouvernance minimale
Documentez les sources autorisées, les seuils de refus, et le traitement des données personnelles au regard de l’EU AI Act et du RGPD.
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