Data & RechercheSide project (R&D retrieval)
RAG juridique sur près de 1,7 million de documents
Une recherche documentaire qui passe à l'échelle.
1,7 M
documents indexés
Ce cas est en cours de documentation : les visuels et certains détails réels arrivent bientôt.
// Le problème
Rendre interrogeable un corpus juridique massif, avec des réponses fiables et sourcées.
// La solution
01
Recherche hybride : lexicale + sémantique.
02
Variante agentique pour une recherche plus intelligente.
03
Reranker, embeddings, LLM fine-tuné, retrieval prédictif.
// La stack
PythonRAG hybrideDSPyRerankerFine-tuning
// Ce que ça prouve
Capacité à faire scaler un RAG sérieux : la volumétrie n'est pas un blocage.
// En images
// Passons à l'actionPrêt à lancer
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