Why Most RAG Pipelines Fail in Production

Cet article explore pourquoi la plupart des pipelines RAG (Génération Augmentée par Récupération) échouent en production, contrastant la simplicité des démos avec la complexité et le désordre des ensembles de données réels. Il souligne les défis de l'ingénierie des systèmes d'IA, en particulier l'ingestion de données pour faire évoluer le RAG vers des environnements de production.