• PRÉCISION
  • PERTINENCE
  • EXACTITUDE
  • CONTRÔLE

Améliorer la précision du RAG avec votre IA

Connectez Jina AI à votre agent pour corriger la récupération de données. Votre IA arrête de deviner et trouve enfin le contexte précis dont elle a besoin.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment rendre ma récupération RAG plus précise ?

Il faut dépasser la simple recherche vectorielle. En utilisant la segmentation sémantique pour découper le texte et le reranking pour prioriser les meilleurs résultats, votre agent trouve le bon contexte à chaque fois. Ce processus élimine le bruit qui cause habituellement les hallucinations.

Les résultats obtenus.

Ce que votre agent accomplit.

L'IA affine vos données pour que l'agent ne voie que l'essentiel.

PRÉCISION

Segments de contexte propres

L'IA utilise la segmentation sémantique pour découper les documents aux points logiques. Vous obtenez des blocs de texte cohérents plutôt que des découpes arbitraires.

PERTINENCE

Résultats de premier ordre

Le reranking place les informations les plus utiles en haut de la liste. Votre agent accède aux meilleures données en priorité.

EXACTITUDE

Moins d'hallucinations

Le contexte étant précis et pertinent, votre agent cesse d'inventer des informations. Il reste ancré dans les données réelles fournies.

CONTRÔLE

Révision de la logique

Vous décidez si les segments ou l'ordre du reranking répondent à vos besoins. L'IA fait le travail lourd, mais vous gardez la main.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA traite vos documents bruts via un pipeline d'affinage en deux étapes.

  1. Découpage logique

    Au lieu de couper le texte selon un nombre de caractères, l'IA identifie les limites sémantiques. Cela crée des segments cohérents qui préservent le sens.

    segment_content

  2. Tri contextuel

    L'IA évalue la relation entre la requête utilisateur et les segments disponibles. Elle les réordonne pour mettre en avant les correspondances les plus fortes.

    rerank_documents

  3. Livraison du contexte

    Les segments les plus pertinents sont transmis directement au prompt de votre agent. Cela garantit que le LLM dispose des informations exactes pour répondre.

    rerank_documents

  4. Ancrage final

    L'agent utilise le contexte affiné pour générer sa réponse. Cela réduit le risque que l'agent pioche dans des parties non pertinentes du document.

    segment_contentrerank_documents

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer le processus de récupération une fois Jina AI connecté.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos noms de fichiers ou vos sources de données spécifiques.

Jina AI Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_wGxcPgjZXIdTEE0fANy2lSVGB9dv2CeDi7TDmWBG/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Jina AI capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "jina-ai-search-foundation-llm-grounding-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_wGxcPgjZXIdTEE0fANy2lSVGB9dv2CeDi7TDmWBG/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Segmente le contenu de mon fichier 'technical_manual.pdf' et trouve la section sur les codes d'erreur.

  • Réordonne les documents de mon dossier 'customer_support_logs' pour trouver les étapes de dépannage les plus pertinentes pour un échec de connexion.

  • Utilise les segments de 'project_specs.docx' pour expliquer pourquoi le déploiement a échoué.

  • Réordonne les extraits de mon répertoire 'legal_contracts' pour trouver la clause concernant le préavis de résiliation.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Jina AI une fois, puis posez vos questions.

Cliquez simplement sur le lien pour connecter votre compte. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez utiliser ces outils immédiatement dans votre client MCP favori.

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FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle réécrire mes documents originaux ?

    Non. Les outils servent uniquement à lire et segmenter vos données existantes pour améliorer la récupération ; ils ne modifient pas vos fichiers sources.

  • 02

    Cela remplace-t-il ma base de données vectorielle ?

    Non. Cela fonctionne en complément de votre système de récupération actuel pour affiner les résultats que votre agent reçoit réellement.

  • 03

    L'IA va-t-elle supprimer mes fichiers ?

    Non. Les outils effectuent des opérations en lecture seule pour la segmentation et le reranking.

  • 04

    Quelle est la différence entre la segmentation sémantique et le découpage par taille fixe ?

    Le découpage par taille fixe coupe le texte selon un nombre de caractères arbitraire, ce qui peut briser des phrases. La segmentation sémantique cherche les ruptures naturelles de sens pour préserver le contexte.

  • 05

    Puis-je choisir manuellement les segments à réordonner ?

    L'IA effectue le reranking en fonction de la requête, mais vous pouvez toujours demander à votre agent de consulter des segments spécifiques que vous avez identifiés.

  • D'autres questions sur Jina AI ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Jina AI

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