RAG en entreprise : architecture, droits d’accès et évaluation
Concevoir un RAG traçable : ingestion, versions, autorisations, recherche, contexte et citations. Un exemple cyber et un démonstrateur local reproductible.
Dossiers techniques
RAG, agents et mémoire : examinez l’architecture.
Huit dossiers sur les RAG, GraphRAG, systèmes multi-agents, contexte, mémoire et sécurité. Architectures, exemples, sources et démonstrateur reproductible.
Choisissez la couche à examiner.
La recherche documentaire, le contexte, la mémoire et l’exécution des outils demandent des contrats distincts. Ces guides relient chaque choix à ses données, à ses droits et à une vérification possible. Les exemples sont pédagogiques ; les observations exécutées portent sur le démonstrateur publié.
Recherche hybride RAG : découpage, reclassement et preuves
Choisir un découpage et une recherche RAG pour les données cyber : mots clés, vecteurs, fusion de rangs, reranking et évaluation des passages utiles.
GraphRAG en cybersécurité : relations, sources et droits
Quand utiliser GraphRAG pour des connaissances cyber ? Comparez questions locales et globales, provenance des relations, coût d’indexation et droits d’accès.
Context engineering : budget, preuves et compaction des agents
Organiser le contexte d’un agent IA : budget de tokens, état de tâche, sorties d’outils, références et compaction. Un exemple cyber et des tests de reprise.
Mémoire des agents IA : écrire, corriger, oublier et vérifier
Concevoir une mémoire d’agent IA : état de tâche, faits, sources, contradictions, expiration et suppression. Cas de contrôle cyber et références de recherche.
Systèmes multi-agents : contrats, orchestration et reprise
Concevoir un système multi-agents vérifiable : tâches, messages typés, preuves, droits, idempotence, budget et reprise. Exemple de qualification cyber.
Sécurité RAG : injection de prompt, mémoire et isolation client
Analyser la sécurité d’un RAG : documents hostiles, mémoire persistante, droits, caches et outils. Une matrice de tests défensifs avec preuves attendues.
Évaluer un agent IA cyber : tâches, preuves et dénominateurs
Construire une évaluation d’agent cyber : périmètre, vérité terrain, précision, rappel, abstention, effets indésirables et comparaison reproductible.
Examinez un contrôle reproductible.
Le programme Python exécute 10 cas déterministes sur un corpus fictif : droits, organisation, révision, expiration et abstention. La sortie publiée indique 10 cas conformes aux résultats attendus. Aucun modèle, embedding ou service réseau n’intervient.
Ces résultats vérifient les règles du démonstrateur ; ils ne mesurent pas la résistance d’un agent IA aux attaques, la qualité des réponses générées ou un produit commercial. L’identité et les métadonnées sont fournies par le jeu d’essai.
- Code source Python
- Corpus fictif et cas attendus
- Résultats enregistrés et empreinte du corpus
- Exécution, périmètre et licence
python rag_demo.pyConsultez la veille internationale.
Cette sélection de presse et de publications spécialisées aide à repérer les questions discutées aux États-Unis, dans la communauté russophone et en Chine. Les références techniques des dossiers renvoient aux travaux et documentations d’origine. Les blogs d’entreprise et les comptes rendus de recherche gardent leur statut de source déclarée.
- VentureBeat · GAM · Presse américaine · anglais
- VentureBeat · ACE · Presse américaine · anglais
- Habr · Память ИИ-агентов · Publication russophone
- Habr · От RAG-прототипа к агенту · Retour d’expérience russophone · blog d’entreprise
- 机器之心 · MemSkill · Publication chinoise · chinois
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