Qu'est-ce que la récupération contextuelle (Contextual Retrieval) dans un pipeline RAG ?	Une technique visant à améliorer la précision en ajoutant du contexte aux morceaux de texte.
Quel problème la récupération contextuelle cherche-t-elle à résoudre ?	Le fait que les morceaux individuels (chunks) ne contiennent pas le contexte du document source original.
Comment fonctionne le processus de contextualisation ?	En envoyant un morceau de texte et le document source à un LLM (comme Claude) pour générer du contexte.
Comment appelle-t-on le résultat obtenu après avoir joint le contexte généré au morceau original ?	Le morceau contextualisé (contextualized chunk).
Quel est l'usage du morceau contextualisé dans le pipeline RAG ?	Il est utilisé comme entrée pour l'index vectoriel et l'index BM25.
Que faire si le document source est trop grand pour être inséré dans un seul prompt ?	Utiliser une stratégie pour réduire le texte tout en fournissant le contexte nécessaire.
Quelle est la stratégie pour contextualiser un chunk dans un document très long ?	Inclure des morceaux de début (starter chunks) et des morceaux juste avant le chunk cible.
Quel rôle jouent les "starter chunks" (morceaux de début) dans la contextualisation ?	Ils fournissent un résumé ou un aperçu général du document entier.
Quel rôle jouent les chunks situés juste avant le chunk cible ?	Ils fournissent le contexte local spécifique au chunk que l'on souhaite contextualiser.
Quel est le bénéfice principal de cette technique dans les documents complexes ?	Une meilleure précision de la réponse grâce à des liens plus forts entre les sections du document.