IA · Recherche RAG hybride
Truth Chatbot : recherche hybride sur plus de 7M d'enregistrements
Un backend de chatbot RAG où une mauvaise réponse n'est pas un simple bug : l'ancrage dans les sources est essentiel.
- Où
- Celestial Wave Digital
- Volume
- Plus de 7M d'enregistrements
- Stack
- Rust · Qdrant · Meilisearch
01Contexte
Truth est une plateforme d'accompagnement islamique : une bibliothèque, le Coran avec tafsir, une carte des mosquées et un chatbot IA qui répond en s'appuyant sur le Coran et les Hadiths. J'ai développé le backend de ce chatbot chez Celestial Wave Digital.
02Enjeu
Sur plus de 7M d'enregistrements de hadiths, de tafsir et de textes associés, la recherche vectorielle seule rate les noms et références exacts, et la recherche par mots-clés seule rate le sens. La réponse doit s'appuyer sur les bons passages, rapidement.
03Architecture
Un backend en Rust pour des performances prévisibles à ce volume.
Qdrant pour la recherche sémantique (vectorielle) et Meilisearch pour la recherche plein texte tolérante aux fautes.
Une couche de recherche hybride combine les deux résultats avant que le contexte n'atteigne le modèle de langage.
04Choix clés
L'hybride plutôt que le vectoriel seul, pour que les noms, références et termes rares restent trouvables.
Un moteur adapté à chaque besoin plutôt qu'une seule base qui fait tout.
05Résultat
Un backend RAG qui fournit des réponses ancrées dans les sources sur plus de 7M d'enregistrements.