RAG sur documentation scientifique
Interrogez des milliers de pages de documentation scientifique en langage naturel et obtenez des réponses sourcées instantanément.
Le contexte
Un laboratoire de recherche gérait une base documentaire scientifique de plus de 2 500 publications, rapports techniques et articles académiques, totalisant plus de 40 000 pages. Les chercheurs passaient régulièrement des heures à parcourir manuellement des centaines de pages pour retrouver une donnée précise, une méthodologie ou une référence croisée. La recherche par mots-clés classique était insuffisante car elle ne comprenait pas le contexte sémantique des requêtes scientifiques.
Le défi technique
Traiter des documents scientifiques complexes contenant des formules mathématiques, des tableaux de données, des graphiques, des références croisées et du vocabulaire technique spécialisé. Le pipeline de chunking devait préserver la structure logique des documents (chapitres, sections, sous-sections) tout en permettant une recherche sémantique fine. La précision des réponses était critique : dans un contexte scientifique, une information approximative ou décontextualisée peut conduire à des erreurs de recherche coûteuses.
Notre solution
Nous avons déployé un système RAG spécialisé pour la documentation scientifique. Le pipeline d'ingestion traite spécifiquement les PDF scientifiques avec reconnaissance des tableaux, extraction des formules, et préservation de la structure documentaire. L'embedding sémantique est optimisé pour le vocabulaire technique du domaine. Le modèle de langage génère des réponses précises en citant systématiquement les sources avec la référence exacte (publication, page, section). Une interface de recherche avancée permet de filtrer par type de document, date et thématique.
Résultats concrets
- ✓Réponses sourcées en quelques secondes sur 2 500 publications (40 000 pages)
- ✓Chaque réponse citée avec la référence exacte : publication, page, section
- ✓Recherche sémantique fonctionnelle sur formules, tableaux et données techniques
- ✓Temps de recherche documentaire divisé par 10 en moyenne
- ✓Accès démocratisé à toute l'équipe de recherche, sans expertise technique requise
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