Entreprise · Modèles IA & recherche
Cohere développe des modèles pour les usages professionnels : Command, Embed et Rerank. Comprendre les différentes étapes d’une recherche augmentée.
Des modèles aux fonctions distinctes
Cohere propose notamment Command pour la génération, Embed pour les représentations sémantiques et Rerank pour le reclassement de résultats. Ces composants n’accomplissent pas le même travail. Une application documentaire peut combiner recherche, sélection et rédaction ; attribuer toute la qualité au modèle qui rédige empêcherait de repérer les erreurs en amont.
Où chercher le gain dans un RAG ?
Vérifier d’abord que le document pertinent est retrouvé et que l’utilisateur a le droit d’y accéder. Examiner ensuite la sélection des passages avant de juger la réponse. Une amélioration du reclassement peut parfois être plus utile qu’un changement de générateur. Cette hypothèse doit être mesurée sur des questions et des sources représentatives de l’activité.
Quel protocole d’évaluation ?
Préparer des réponses attendues et les passages qui les justifient. Mesurer la qualité de recherche, les citations et les omissions. Pour les offres privées ou hébergées, vérifier les conditions et ressources du déploiement retenu. Tester aussi les documents absents et les accès interdits : un système fiable doit savoir ne pas répondre.
La décision métier
Comparer le temps gagné après vérification et les coûts des différentes étapes. StartHub peut accompagner le diagnostic d’une recherche documentaire et la sélection des composants, sans supposer qu’un modèle unique résout toute la chaîne.
