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MLflow Blog2 mars 2026
Améliorer RAG et agents par le benchmarking : réglage de Vector Search avec MLflow
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Résumé
Le réglage de Vector Search pour RAG et les agents IA nécessite d'isoler un paramètre de configuration à la fois face à un jeu d'évaluation fixe, plutôt que de s'en remettre aux réglages par défaut. L'utilisation de l'évaluation des retrieveurs MLflow pour suivre des métriques telles que precision@k et nDCG@k permet aux équipes de mesurer et de comparer systématiquement l'impact des modèles d'embedding, des tailles de chunk et des rerankers.
Résumé de haut niveau : problèmes, approches et enseignements pour un meilleur RAG avec MLflow