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Déboguer la récupération RAG avec votre client IA

Connectez R2R à votre client IA une seule fois. Vous pourrez ensuite auditer votre logique de récupération et inspecter les données exactes qui alimentent votre fenêtre de contexte.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment déboguer la récupération RAG avec mon IA ?

Votre IA utilise les outils R2R pour interroger votre index et extraire des segments de documents précis. Cela vous permet de voir exactement ce que le moteur de recherche a trouvé et pourquoi il a choisi ces données. Vous trouverez les résultats de ces tests ci-dessous.

Résultats du débogage.

Vos conclusions.

Ce que vous obtenez après ces vérifications.

PRÉCISION

Vérifier la pertinence

L'IA effectue des recherches sur votre index R2R. Vous saurez si les résultats sémantiques correspondent réellement à votre intention.

CONTENU

Inspecter les segments

Votre IA extrait les segments de texte utilisés pour le contexte. Vous pouvez vérifier si votre stratégie de découpage (chunking) est efficace.

CORRECTION

Identifier les lacunes

Repérez là où le moteur de recherche échoue à trouver les données. Cela vous aide à décider s'il faut améliorer les embeddings ou le découpage.

HUMAIN

Optimisation manuelle

L'IA ne peut pas réécrire votre index R2R ni changer votre modèle d'embedding. Vous devrez effectuer ces modifications vous-même.

Le flux

Ce que fait votre IA lors de la requête.

L'IA agit comme un auditeur pour votre instance R2R.

  1. Interroger l'index

    Votre IA envoie une requête à R2R pour voir ce que le moteur sémantique renvoie.

    search

  2. Extraire des segments

    Une fois qu'un segment pertinent est identifié, l'IA récupère le contenu complet de cet élément.

    get_document

  3. Comparer les résultats

    L'IA utilise le texte récupéré pour évaluer si la recherche a été réellement fructueuse.

    searchget_document

  4. Rapporter les résultats

    L'IA présente le texte récupéré ainsi que son évaluation de la qualité de la recherche.

    get_document

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer votre session de débogage.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos termes de recherche ou vos identifiants de documents.

R2R Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/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 — R2R capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "r2r-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Cherche dans l'index R2R le 'rapport de revenus trimestriels 2023' et dis-moi si les résultats sont pertinents.

  • Trouve le document avec l'ID 'doc_992' et montre-moi le texte du premier segment.

  • Lance une recherche pour 'politique d'avantages sociaux' et vérifie si les segments récupérés contiennent la section sur l'assurance dentaire.

  • Cherche 'calendrier projet phoenix' et dis-moi si certains documents récupérés sont obsolètes.

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

Commencez ici

Connectez R2R une fois, puis interrogez.

Liez simplement votre instance R2R à Vinkius. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez immédiatement commencer le débogage avec n'importe quel client compatible MCP.

Connecter R2R à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle modifier mon modèle d'embedding R2R ?

    Non. L'IA peut uniquement lire l'index en utilisant les outils existants.

  • 02

    L'IA peut-elle supprimer des documents de mon instance R2R ?

    Non. Ce MCP fournit uniquement des outils pour la recherche et la récupération de contenu.

  • 03

    Comment l'IA sait-elle si un résultat de recherche est bon ?

    L'IA compare votre question initiale au texte qu'elle extrait via les outils search et get_document.

  • 04

    Puis-je utiliser cela avec Cursor ?

    Oui, tout client compatible MCP comme Cursor, Claude ou Windsurf fonctionne.

  • 05

    L'IA voit-elle toute ma base de données d'un coup ?

    Non. L'IA ne voit que les segments spécifiques qu'elle récupère via l'outil de recherche.

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