Maîtriser le RAG avec les Knowledge Graphs
« Le RAG, c’est difficile. »
« Le RAG ne fonctionne pas. »
« J’ai essayé beaucoup de solutions, aucune n’a fonctionné. »
STOP! Ou au moins, parlez pour vous.
Le RAG fonctionne très bien, à condition de savoir comment le faire. La clé ? Atteindre ce qu’on appelle la singularité sémantique grâce à une granularité fine.
Le processus est toujours le même, peu importe le support : JSON, graph ou base vectorielle :
- Découper les chunks depuis la source.
- Indexer les chunks.
- Retrouver les segments par similarité ou label.
- Injecter dans le contexte LLM.
Est-ce que ça fonctionne ?
✅ Dans certains cas, les approches vectorielles fonctionnent bien, à condition que les chunks soient propres et que l’indexation soit adaptée.
Les limites des approches vectorielles
Le problème fondamental des approches vectorielles, le bruit informationnel ! Un LLM peine à saisir les relations spécifiques, qu’elles soient propres au métier (ex: telle norme s’applique à ce composant) ou à l’entreprise :
- Produit X -> fait partie de la Gamme Y (spécifique entreprise)
- Produit X -> est fabriqué à l’Usine Z (spécifique entreprise)
- Produit X -> communication gérée par Service W (spécifique entreprise)
Ces liens critiques, qu’ils soient métier ou internes à l’entreprise, sont souvent noyés ou mal interprétés dans les vecteurs. Un Knowledge Graph (KG), lui, les encode explicitement (via chunks et labels précis), créant un réseau d’infos contextuel et précis, quasi impossible à égaler pour les vecteurs seuls.
La puissance des Knowledge Graphs (KG)
Un graph permet de construire un véritable schéma de raisonnement où :
L’information est chunkée de manière ultra-précise et succincte (le plus court possible)
Le multi-labelling est appliqué avec précision (granularité)
La clusterisation est optimisée pour le contexte
Les relationships qui lient les informations clés (c’est ce qui créé le schéma de raisonnement)
Ce n’est pas que les approches vectorielles ne peuvent pas théoriquement reproduire ces résultats, c’est qu’un graph élimine le bruit et structure l’information de façon optimale, là où les LLMs doivent le déduire imparfaitement.
Les piliers d’un Knowledge Graph efficace
✅ Taxonomie : Structure hiérarchique claire (ici, les labels).
✅ Ontologie : Logique des relations (métier/cognitive).
Roadmap pour construire un KG performant
Structurez les labels (Taxonomie).
Créez des nodes avec des chunks raffinés et pertinents.
Liez nodes et labels (plus de labels = meilleure granularité = meilleure singularité).
Créez les relationships (Ontologie > cf Episode 7: Knowledge Graph, storage and retrieval).
Et si vous le faites correctement, vous construisez un schéma de raisonnement adapté à votre cas d’usage.
Astuce : La visualisation (via un outil type Mind Map connecté à une base de donnée de type graph, comme l’outil Turing que j’ai créé) est quasi indispensable pour bien modéliser ces relations complexes et atteindre cette singularité.