Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui connecte un LLM à une base de documents externe pour générer des réponses fondées sur des sources réelles. Par exemple, LlamaIndex permet de construire des pipelines RAG en indexant ses propres données pour les interroger via un modèle de langage.
Framework local de dé-identification pour dialogues éducatifs. Cascade à deux étages : proposeur union (encodeurs légers + règles déterministes) génère candidats PII, puis reviewer binaire Redact/Keep utilise contexte et rôle du locuteur. Atteint 0.958 F1 macro sur transcriptions tutoriel math, surpasse LLM commercial (0.706) et baseline locale (0.767), s'exécute sur laptop unique.
MCompassRAG améliore les systèmes RAG en utilisant des métadonnées de sujets comme guide sémantique pour la récupération de paragraphes. La méthode enrichit les représentations de chunks avec des signaux au niveau des sujets dans le même espace d'embedding et entraîne un retrieveur léger par distillation LLM. Sur six benchmarks, elle gagne 8,24% en efficacité informationnelle avec 5× moins de latence.
PEC-Home est un dataset simulé pour interpréter les commandes elliptiques progressives dans les maisons intelligentes. Les assistants actuels (GPT-4o inclus) échouent à exécuter correctement ces commandes abrégées dues à l'accumulation de contexte partagé, même avec accès à l'historique de dialogue.
ScholarSum propose un cadre hiérarchique basé sur graphes de connaissances pour la résumé abstractif scientifique. Le système organise les documents en unités sémantiques cohérentes, génère un brouillon initial, puis l'affine via un processus itératif de vérification et de réécriture pour assurer cohérence logique et fidélité factuelle.
Pipeline de recommandations contrefactuelles guidées par LM pour améliorer la communication médicale en télémédecine textuelle. Le système identifie des features interprétables (ton, personnalisation, clarté, complétude) et recommande des changements minimaux de communication prédits pour augmenter le feedback positif (+6.41% en moyenne). Les modifications préservent le contenu médical et le contrôle du médecin.
ProfiLLM est un pipeline LLM agentic déployé chez DiDi pour extraire des profils utilisateurs sémantiques à partir de logs comportementaux massifs. Le système utilise 27 outils analytiques pour miner les données et génère des profils alignés sur l'utilité prédictive, atteignant +6.14% d'amélioration AUC et +0.47% de GMV en test A/B.
CoreMem propose une architecture mémoire pour agents dialogues personnalisés sur appareils edge (8 GB VRAM). Utilise la métrique Fisher-Rao pour la récupération (remplaçant la similarité cosinus) et la distillation de tokens guidée par Fisher pour la compression. Gains de +4.51 pp en raisonnement open-domain et +4.17 pp en raisonnement temporel sur LOCOMO et LongMemEval-S.
DICE améliore la récupération de documents longs en fragmentant le texte, encodant chaque chunk indépendamment, puis agrégant les vecteurs en une seule représentation. Sur LongEmbed, les gains atteignent 90.0 pour Dream Passkey >4k (vs 30.0) et 74.0 pour Needle >4k (vs 23.3). L'approche réduit l'indice de dilution d'évidence (EDI) dans 92.8% des cas.
Framework de distillation avec données synthétiques pour l'analyse de sentiment financier. Transfert de connaissances d'un modèle teacher instruction-tuned vers des modèles compacts. Sélection de seeds par clustering pour générer des données synthétiques via few-shot prompting. Le modèle compact surpasse le teacher sur textes complexes/bruyants avec supervision minimale.
CaVe-VLM-CoT est un framework agentic-RAG modulaire qui réduit les hallucinations des VLMs via une pipeline fermée à 5 étapes (Extractor, Retriever, Solver, Citation Injector, Verifier). Les réclamations non fondées déclenchent une re-retrieval ciblée. 23 métriques composantes et CaVeScore mesurent la fidélité des citations et l'ancrage multimodal. Résultats : 87,1% accuracy sur ScienceQA, 55,2% sur MMMU.
Decoupled Search Grounding (DSG) découple la recherche du raisonnement via une passerelle compatible MCP. Sur SimpleQA, FreshQA et HotpotQA, DSG atteint 86,1% de précision (vs 87,7% natif) avec 91% de coût réduit et 68% de latence inférieure. En production e-commerce, DSG réduit le coût de recherche de 98% tout en maintenant la précision.
Extend publie un kit UI open source (MIT) pour RAG et agents documentaires : 15 composants pour visualiser PDF, DOCX, XLSX avec citations par bounding box, upload de fichiers, e-signature. Construit en interne, éprouvé sur millions de pages/jour, maintenu activement.
Serveur MCP d'intelligence de code haute performance. Indexe les bases de code dans un graphe de connaissances persistant en millisecondes. Support de 158 langages, requêtes sub-ms, 99% moins de tokens. Binaire statique unique, zéro dépendance.
RAGFlow est un moteur RAG open-source fusionnant retrieval-augmented generation et capacités d'agents pour créer une couche de contexte supérieure aux LLM.
Le groupe MLLP-VRAIN participe à IWSLT 2026 en traduction simultanée parole-parole avec Parakeet et Qwen 3.5. Système en cascade utilisant des politiques adaptatives et RAG pour enrichir la génération. Amélioration de +5.82 XCOMET-XL sur En→De vs année précédente.
Étude sur 450 rapports de radiologie thoracique montrant que la réécriture par LLM pour standardisation préserve l'alignement image-texte (2,5% de dégradation) mais érode 26,8-29,3% des entités cliniques et 14,9-16,5% du langage d'incertitude. Le paradoxe : les tâches produisant du texte « plus propre » éloignent le contenu de l'image.
Un agent LLM auto-évolutif génère itérativement des règles de réécriture de requêtes pour améliorer BM25 en récupération de cas juridiques. Testé sur LeCaRD-v2 (benchmark chinois), le framework surpasse les baselines sans entraînement paramétrique, en exploitant l'évaluation automatique et l'élimination de règles inefficaces.
FlowRAG améliore la récupération augmentée par graphe (GraphRAG) via un graphe hétérogène multi-granularité (passages, résumés, phrases, entités) et un module de flux pondéré par fréquence. Cela renforce le rappel sémantique et le raisonnement explicite sur les tâches multi-sauts complexes.
MODE-RAG est un système multi-agent basé sur l'énergie libre variationnelle pour réduire les hallucinations dans les systèmes de génération augmentée par récupération multimodale. Il utilise MCTS, perturbations logit et des agents spécialisés pour router les requêtes à haut risque et vérifier les faits. Les auteurs introduisent ModeVent, un sous-ensemble du dataset MultiVent, pour évaluer la robustesse.
Brick-DICL propose un framework de dynamic in-context learning en deux étapes pour classifier automatiquement les points BMS selon le schéma Brick (936 classes). Combine metadata-RAG et class-RAG pour enrichir les connaissances des LLMs, avec filtrage multi-modèles pour réduire l'effort de vérification manuelle.
DecoSearch est un framework sans entraînement pour la traduction texte-vers-SQL qui route les requêtes selon leur complexité. Un sélecteur de schéma élagué la base de données, un jugeur LLM décide si décomposition est nécessaire, et un DAG résout les sous-questions atomiques. Atteint 70,53% sur BIRD et 88,31% sur Spider avec DeepSeek, surpassant les baselines sans entraînement.
DiagFlowBench évalue comment les modèles de langage gèrent les requêtes hors-procédure dans le diagnostic industriel. Un dataset de 1 676 conversations multi-tours basées sur 50 flowcharts de diagnostic révèle que les modèles sélectionnent souvent une étape réelle mais inadéquate plutôt que d'halluciner, créant une vulnérabilité : des conseils plausibles mais incorrects.
Meta intègre l'IA dans Facebook via un nouveau mode de recherche exploitant les publications publiques. La plateforme promet des réponses plus rapides aux requêtes utilisateurs.
CONCORD est un framework pour RAG asynchrone sur device-cloud avec isolation documentaire. Il utilise un contrôle de dette d'attente et une supplémentation minimale guidée par certificat pour réduire la synchronisation et le transfert de données. Améliore le débit de 1.66× à 2.15× sur Natural Questions et WikiText-2 tout en réduisant la communication par token de plus de 100×.
DR-DCI combine retrieval et Direct Corpus Interaction pour les agents de recherche sur larges corpus. Le système utilise un retriever pour remplir dynamiquement un workspace local où l'agent exécute des opérations précises (filtrage, comparaison, vérification). Sur Browsecomp-Plus, DR-DCI atteint 71,2% de précision (+8,3 points vs DCI brut) et reste stable jusqu'à 10M documents, là où DCI brut devient instable.
SERAF, un framework de prévision de séries temporelles, combine récupération de segments historiques et descriptions textuelles auto-générées. Approche multimodale testée sur 7 datasets réels pour améliorer les prédictions au-delà de la simple similarité numérique.
ChatPlanner est un framework utilisant des LLMs fine-tunés avec RAG pour extraire les préférences utilisateur en langage naturel et les intégrer dans un algorithme d'optimisation de trajets en transport public. Évalué sur 8 personas et 5 contextes, le système combine fine-tuning (structure de sortie) et RAG (contexte spécifique) pour identifier des solutions ignorées par les planificateurs existants.
Telegraph English, un format symbolique lisible, réécrit les passages récupérés en déclarations entité-relation structurées pour la compression de contexte. Sur MuSiQue, TwoWiki et HotpotQA, il surpasse trois baselines à budget égal (suppression, troncature, sous-échantillonnage) de 13-20 points F1, et dépasse les résumés en prose cohérente sur le dataset le plus difficile.
ReportQA propose une métrique d'évaluation QA pour les rapports radiologiques générés automatiquement. Le framework utilise des LLM pour extraire des informations structurées, générer des paires QA à partir de templates, et évaluer l'alignement avec les jugements radiologues. Les auteurs publient arbres de connaissances, rapports structurés et code.
XBCP, un benchmark contrôlé, évalue des agents de recherche profonde sur leur capacité à opérer en contexte multilingue. Quatre agents testés avec des retrievers denses et creux sur 12 langues montrent une dégradation significative : perte de recall, calibration réduite, citations moins fiables. Les problèmes persistent même avec l'or evidence fourni directement.
Étude comparative du few-shot biomedical relation extraction avec LLMs vs apprentissage supervisé sur BioREDirect. Classification pairwise vs génération jointe : F1=0.44 (few-shot) vs 0.56 (supervisé) en micro-F1, mais 0.45 vs 0.38 en macro-F1. LLMs surpassent le baseline sur les relations rares.
Étude sur l'intégration de la hiérarchie ICD-10-CM dans les modèles de fondation EHR. Les auteurs comparent deux approches : augmentation de séquences BERT avec tokens hiérarchiques et injection de hiérarchie dans des représentations graphiques. Expériences sur MIMIC-IV et eICU montrent que l'encodage explicite de la hiérarchie améliore les prédictions en domaine et en transfert cross-dataset.
ARVRE combine apprentissage par renforcement hors-ligne, RAG agentic et LLM pour générer des problèmes de physique complexes et solvables. La première étape construit des chaînes d'équations valides via temporal-difference learning ; la seconde convertit ces chaînes en questions naturelles. Évaluations humaines et automatiques montrent une supériorité en complexité, nouveauté et solvabilité.
DiSan, un framework de sanitization préservant la vie privée, factorise le texte en deux sous-espaces : un préservant la sémantique métier et un contenant les signatures stylistiques. Sur un benchmark RAG multi-agent distribué, DiSan réduit l'exposition PII de 20× tout en maintenant 83% de fidélité, et abaisse l'attribution stylométrique Enron de 73,2% (TF-IDF) et 70,6% (sonde neurale).
T-Mem propose une architecture de mémoire conversationnelle long-terme qui dépasse les limites de similarité lexicale et vectorielle. Le système introduit des « triggers » (déclencheurs) écrits au moment du stockage pour couvrir deux modes de rappel : descriptif (surface features) et associatif (arcs sémantiques latents). T-Mem atteint l'état de l'art sur LoCoMo et LoCoMo-Plus.
Méthode de récupération de démonstrations in-context basée sur les représentations d'erreurs grammaticales (GER) pour la correction grammaticale multilingue. Sur 8 modèles open-source 8B, les résultats égalent GPT-4o-mini et Deepseek2.5. Pour les langues peu dotées, amélioration F₀.₅ jusqu'à 1.20× vs baseline.
Étude de retrieval pour lier automatiquement des codes LOINC à des questionnaires FHIR en santé. Six méthodes testées (TF-IDF, MiniLM, BioBERT, BioLORD, fine-tuning contrastif, GPT reranker) sur 97 314 codes. BioLORD (encodeur pré-entraîné sur ontologies biomédicales) atteint R@1=0.185 sans données spécifiques ; fine-tuning contrastif obtient R@5=0.389. Augmentation GPT dégrade les performances.
Cleo est un fine-tune de Qwen 2B-Base conçu pour les tâches text-to-SQL. Le modèle intègre entraînement, évaluation et inférence dans un même système unifié, avec couche de sécurité SQL, gestion des dialectes et comportement de clarification. Code, modèle et datasets sont open-source.
archex transforme un dépôt en contexte rangé et budgété pour agents IA : symboles, imports, graphe de dépendances. Pipeline local (BM25F + embeddings + RRF + reranker) sans API, sans télémétrie. Benchmarks : recall 0.95 vs 0.32 (cocoindex-code), démarrage froid 0ms vs 4,721ms, 71% moins de tokens.
Développeur propose une app Android exécutant un LLM entièrement on-device pour prendre des notes et les interroger par IA. Aucune donnée ne quitte le téléphone. Recherche testeurs bêta (8GB+ RAM recommandé), gratuit, en closed testing Google Play.