OpenRAG : un outil open source pour comparer les RAG
Meritis annonce OpenRAG. Il s'agit d'un outil open source pour comparer les RAG disponibles sur le marché.
Les systèmes RAG s’imposent progressivement comme des outils essentiels pour enrichir les capacités des modèles de langage (LLM) grâce à des documents métiers à jour. En permettant à un LLM d’interroger une base documentaire spécifique, un RAG améliore la précision, la fraîcheur et la pertinence des réponses.
Contrairement à l’importation ponctuelle d’un document dans un LLM comme ChatGPT – une pratique plutôt adaptée aux besoins simples ou à faible volume – les systèmes RAG offrent une architecture bien plus robuste.
Pourtant, le choix d’un RAG reste souvent subjectif. Pertinence des résultats, coût en tokens, impact énergétique : les critères varient et les outils manquent pour évaluer les solutions de manière rigoureuse.
Une approche comparative unique sur le marché
Pour répondre à ces enjeux, Meritis a conçu OpenRAG, un outil open source disponible sur GitHub. Il s'agit du premier comparateur de RAG du marché, pensé pour une large communauté technique. OpenRAG propose notamment deux modes d’exploration :
- Un mode “Chat” : l’utilisateur interagit avec un RAG sélectionné en posant ses questions à partir de sa propre base documentaire.
- Un mode “Benchmark” : il est possible de tester et comparer jusqu’à 20 RAG différents selon plusieurs critères : pertinence des réponses, volume de tokens utilisés, impact énergétique estimé.
Pour faciliter l’analyse, l’utilisateur dispose d’un dashboard interactif lui permettant de visualiser les performances comparées des différents RAG. Il peut également générer un rapport complet ou le consulter en ligne, selon ses besoins.
La plateforme intègre déjà une vingtaine de méthodes RAG open source, sélectionnées pour leur diversité d’approches et de cas d’usage. L’outil reste ouvert à l’ajout de nouveaux modèles et peut être adapté à différents LLM, dont Mistral AI.
Présentation de l'outil : https://meritis.fr/blog/openrag-by-meritis-une-solution-open-source-pour-naviguer-dans-la-jungle-des-methodes-rag/
