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Déboguer la recherche RAG avec votre client IA

Connectez LanceDB à votre client IA pour inspecter vos données vectorielles en direct. Effectuez des recherches ciblées pour comprendre exactement ce que votre système RAG perçoit.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Pourquoi mon système RAG récupère-t-il les mauvais documents ?

Votre IA peut extraire les schémas de vos tables et lancer des recherches de similarité pour vérifier si le problème vient de vos embeddings ou de vos métadonnées. Cela permet de confirmer si le contexte nécessaire est réellement présent dans votre base vectorielle.

Résultats du débogage.

Chaque problème trouve sa solution.

Ce que vous obtenez après ces vérifications.

SCHEMA

Vérifier la structure

L'IA inspecte vos tables LanceDB pour s'assurer que vos métadonnées et colonnes vectorielles correspondent aux attentes de votre application.

SEARCH

Tester la logique de recherche

Lancez des requêtes spécifiques sur vos vecteurs pour voir quels documents ressortent et pourquoi ils correspondent à votre saisie.

DATA

Identifier les manques

Déterminez si les documents dont vous avez besoin sont bien indexés ou s'ils n'ont jamais été ajoutés à la base de données.

HUMAN

Corriger les embeddings

Si les résultats sont incorrects, vous devrez ajuster manuellement votre modèle d'embedding ou votre stratégie de découpage (chunking).

Le flux

Ce que fait votre IA lors de l'analyse.

L'IA sert de pont entre votre interface de chat et votre instance LanceDB.

  1. Inspecter la base de données

    L'IA analyse vos tables LanceDB pour comprendre le schéma, incluant les dimensions vectorielles et les champs de métadonnées.

    get_table

  2. Lancer des tests de similarité

    L'IA effectue des recherches à partir de votre requête pour trouver les vecteurs les plus proches dans la base.

    vector_search

  3. Comparer les résultats

    L'IA évalue les documents récupérés par rapport à votre question initiale pour vérifier la pertinence du contexte.

    vector_search

  4. Signaler les écarts

    L'IA vous indique si le schéma est erroné ou si les scores de similarité sont trop faibles pour être pertinents.

    get_tablevector_search

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer votre session de débogage.

Points de départ

Remplacez les noms de tables et les requêtes par vos propres détails LanceDB.

LanceDB Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/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 — LanceDB capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "lancedb-serverless-vector-db-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Montre-moi le schéma de ma table 'documents' dans LanceDB.

  • Lance une recherche de similarité dans la table 'embeddings' pour la phrase 'comment réparer une fuite'.

  • Vérifie la table 'user_data' et trouve les 3 meilleurs résultats pour 'paramètres du compte'.

  • Pourquoi ma requête sur 'tarifs' ne renvoie-t-elle aucun résultat de la table 'product_info' ?

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

Commencez ici

Connectez LanceDB une fois, puis interrogez.

Liez votre compte une seule fois. Vos identifiants restent chiffrés et vous pouvez immédiatement poser des questions sur vos données à votre IA.

Connecter LanceDB à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle supprimer mes données ?

    Non. L'IA possède uniquement la permission de lire les schémas et d'effectuer des recherches.

  • 02

    L'IA peut-elle mettre à jour mes embeddings ?

    Non. L'IA peut seulement inspecter et chercher dans les données existantes ; elle ne peut ni écrire ni modifier de lignes.

  • 03

    L'IA voit-elle toutes mes tables ?

    L'IA ne peut voir que les tables que vous lui demandez explicitement d'inspecter via les outils fournis.

  • 04

    Puis-je utiliser cela avec n'importe quelle base vectorielle ?

    Non, ce MCP spécifique est conçu exclusivement pour LanceDB.

  • 05

    L'IA peut-elle suggérer de nouvelles stratégies de découpage ?

    L'IA peut analyser pourquoi vos segments actuels échouent, mais vous devrez implémenter les changements dans votre code vous-même.

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