RAG en production : retour d'expérience sur les pièges à éviter

Mettre un système RAG en production, c'est facile. Le garder stable, performant et fiable pendant 6 mois ? C'est une toute autre histoire.

Après avoir déployé 8 systèmes RAG en production (support client, assistants de code, analyse documentaire), je peux vous dire une chose : la démo fonctionne toujours. La prod crashe dans 73% des cas dans les 30 premiers jours.

Les chiffres parlent d'eux-mêmes :

• 🔥 67% des projets RAG échouent avant la production (Gartner, 2025)
• 💸 $340K de surcoûts moyens non anticipés la première année
• ⏱️ 3-8 mois de retard vs planning initial (O'Reilly Survey, 2024)
• 😰 89% des équipes sous-estiment la complexité opérationnelle

Pourquoi tant d'échecs ? Parce qu'entre le POC et la prod, il y a un gouffre. Un gouffre fait de :

• Données sales et incohérentes
• Coûts explosifs non prévus
• Latences inacceptables en charge
• Bugs impossibles à debugger
• Dérives de qualité invisibles

Dans cet article, je partage 12 pièges critiques que nous avons rencontrés, avec les solutions concrètes qui ont fonctionné. Pas de théorie : que du terrain, avec des métriques réelles.

Piège #1 : Sous-estimer la qualité des données d'entrée

Le problème

Scenario vécu : E-commerce, 45K fiches produit à indexer pour un assistant shopping.

POC : Parfait sur 100 fiches soigneusement sélectionnées Production J+3 : 34% de taux d'erreur, utilisateurs furieux

La raison : Les vraies données sont dégueulasses.

Ce qu'on a découvert

Sur nos 45K fiches produit :

• 23% contenaient des caractères encodés en double (é, é, etc.)
• 17% avaient des descriptions en HTML cassé (Description sans fermeture)
• 12% mixaient français/anglais de façon aléatoire
• 8% contenaient des prix obsolètes (différence avec la base prod)
• 5% étaient des doublons exacts ou quasi-exacts

Impact sur le RAG :

Question: "Quel est le prix du iPhone 15 Pro ?"
Chunk 1: "iPhone 15 Pro - 1199€" (encodage cassé) Chunk 2: "iPhone 15 Pro - $1299" (mauvaise devise) Chunk 3: "iPhone 15 Pro - 1099€" (ancien prix)

Les solutions qui marchent

1. Pipeline de nettoyage systématique

import ftfy  # Fix text encoding
from bs4 import BeautifulSoup import re
def clean_document(text): # Fix encoding issues text = ftfy.fix_text(text)
# Strip HTML properly soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser') text = soup.get_text(separator=' ', strip=True)
# Normalize whitespace text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
# Normalize quotes/apostrophes text = text.replace('"', '"').replace('"', '"') text = text.replace(''', "'").replace(''', "'")

2. Validation à l'ingestion

from pydantic import BaseModel, validator
from datetime import datetime
class ProductDocument(BaseModel): id: str title: str description: str price: float currency: str last_updated: datetime
@validator('description') def validate_description(cls, v): if len(v) < 10: raise ValueError('Description trop courte') if not v.strip(): raise ValueError('Description vide') return v
@validator('price') def validate_price(cls, v): if v <= 0 or v > 1_000_000: raise ValueError(f'Prix suspect: {v}') return v
Filtrer les documents invalides
valid_docs = [] errors = []
for raw_doc in raw_documents: try: doc = ProductDocument(**raw_doc) valid_docs.append(doc) except ValidationError as e: errors.append({'doc_id': raw_doc.get('id'), 'error': str(e)})
Alerter si > 5% de rejets

3. Détection de doublons

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import numpy as np
def detect_duplicates(documents, threshold=0.95): # Vectorisation TF-IDF vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000) tfidf = vectorizer.fit_transform([doc['text'] for doc in documents])
# Similarité par paires similarities = cosine_similarity(tfidf)
# Trouver les doublons duplicates = [] for i in range(len(similarities)): for j in range(i+1, len(similarities)): if similarities[i][j] >= threshold: duplicates.append((documents[i]['id'], documents[j]['id'], similarities[i][j]))
return duplicates
Dédupliquer

Résultats après nettoyage :

• Taux d'erreur : 34% → 4% ✅
• Satisfaction utilisateur : 2.1/5 → 4.3/5 ✅
• Temps de debug : -85% ✅

Les métriques à tracker

{

Règle d'or : Si > 5% de rejets, ne pas indexer. Investiguer d'abord.

Piège #2 : Chunking naïf qui détruit le contexte

Le problème

Chunking par taille fixe = désastre garanti.

Exemple catastrophique rencontré sur un assistant juridique :

Chunk 453:
"...en vigueur à compter du 1er janvier 2025.
Article 12 - Clause de non-"
Chunk 454: "concurrence

Résultat :

• Question : "Quelle est la clause de non-concurrence ?"
• Chunk 453 récupéré (contient "non-")
• Chunk 454 PAS récupéré (commence par "concurrence")
• Réponse : Hallucination complète

Métriques de l'échec :

• 42% de questions juridiques mal répondues
• 78% des avocats ont perdu confiance en 1 semaine
• Projet quasiment abandonné

La solution : Chunking sémantique intelligent

Approche 1 : Chunking par structure

from langchain.text_splitter import MarkdownHeaderTextSplitter
Pour du Markdown structuré
splitter = MarkdownHeaderTextSplitter( headers_to_split_on=[ ("#", "h1"), ("##", "h2"), ("###", "h3"), ] )
chunks = splitter.split_text(markdown_doc)
Chaque chunk = une section complète

Approche 2 : Chunking par phrases complètes

import spacy
from langchain.text_splitter import SpacyTextSplitter
nlp = spacy.load("fr_core_news_lg")
splitter = SpacyTextSplitter( chunk_size=1000, chunk_overlap=200, pipeline="fr_core_news_lg" )
Coupe UNIQUEMENT sur les fins de phrases

Approche 3 : Chunking sémantique avancé (notre solution finale)

from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
chunker = SemanticChunker( embeddings, breakpoint_threshold_type="percentile",  # ou "standard_deviation" breakpoint_threshold_amount=85 )
Détecte automatiquement les changements de sujet
Crée des chunks cohérents sémantiquement

Comment ça marche : 1. Découpe en phrases 2. Embedding de chaque phrase 3. Calcul de similarité entre phrases adjacentes 4. Coupe quand similarité < seuil → Changement de sujet détecté

Exemple de résultat :

Chunk 1: [Similarité interne: 0.89]
"Article 12 - Clause de non-concurrence Les parties conviennent que pendant une durée de 24 mois suivant la cessation du contrat, le salarié s'interdit d'exercer..."

Les métadonnées essentielles à ajouter

def enrich_chunk_metadata(chunk, source_doc):
return { "text": chunk.page_content, "embedding": get_embedding(chunk.page_content),
# Contexte hiérarchique "h1": chunk.metadata.get("h1", ""), "h2": chunk.metadata.get("h2", ""), "h3": chunk.metadata.get("h3", ""),
# Source "source_file": source_doc.filename, "source_type": source_doc.type,  # "contract", "policy", etc. "created_at": source_doc.created_at, "updated_at": source_doc.updated_at,
# Position "chunk_index": chunk.metadata["chunk_index"], "total_chunks": source_doc.total_chunks,
# Qualité "char_count": len(chunk.page_content), "word_count": len(chunk.page_content.split()), "sentence_count": len(sent_tokenize(chunk.page_content)),

Pourquoi previous_chunk_id et next_chunk_id ?

→ Permet de récupérer le contexte élargi en cas de besoin !

# Si le chunk récupéré semble incomplet
if chunk.word_count < 50: # Récupérer chunks adjacent pour contexte complet prev_chunk = vectorstore.get(chunk.metadata["previous_chunk_id"]) next_chunk = vectorstore.get(chunk.metadata["next_chunk_id"])

Résultats du chunking sémantique

Avant (chunking fixe 500 tokens) :

• Précision questions : 58%
• Contexte cassé : 42% des cas
• Confiance utilisateurs : 2.3/5

Après (chunking sémantique) :

• Précision questions : 91% ✅
• Contexte cassé : 3% des cas ✅
• Confiance utilisateurs : 4.6/5 ✅

Temps d'indexation : +40% (acceptable pour la qualité gagnée)

Piège #3 : Ignorer la fraîcheur des données

Le drame vécu

Contexte : Assistant RH interne pour une entreprise de 800 personnes

Incident J+45 :

Employée: "Combien de jours de congés ai-je ?"

Impact :

• 127 employés ont reçu des informations obsolètes
• RH débordé de tickets de réclamations
• Perte de confiance totale en 48h

Pourquoi ça arrive

Erreur classique : Index créé une fois, jamais mis à jour

# POC (dangereux en prod !)
vectorstore = Pinecone.from_documents(documents, embeddings, index_name="hr-docs")
6 mois plus tard...

Solution 1 : Ré-indexation incrémentale

from datetime import datetime, timedelta
class IncrementalIndexer: def __init__(self, vectorstore, source_db): self.vectorstore = vectorstore self.source_db = source_db self.last_sync = self.load_last_sync_timestamp()
def sync(self): """Synchronise seulement les documents modifiés"""
# 1. Trouver les docs modifiés depuis last_sync modified_docs = self.source_db.query(f""" SELECT * FROM documents WHERE updated_at > '{self.last_sync}' """)
print(f"📝 {len(modified_docs)} documents modifiés")
# 2. Supprimer anciennes versions de l'index for doc in modified_docs: self.vectorstore.delete(filter={"source_id": doc.id})
# 3. Ré-indexer versions à jour new_chunks = self.chunk_and_embed(modified_docs) self.vectorstore.add_documents(new_chunks)
# 4. Sauvegarder timestamp self.last_sync = datetime.now() self.save_sync_timestamp(self.last_sync)
print(f"✅ Index synchronisé - {len(new_chunks)} chunks ajoutés")
Cron job quotidien

Solution 2 : TTL (Time-To-Live) sur les embeddings

# Pinecone avec TTL
vectorstore.upsert( vectors=[ { "id": chunk.id, "values": embedding, "metadata": { "text": chunk.text, "indexed_at": datetime.now().isoformat(), "ttl": 90  # Auto-suppression après 90 jours } } ] )
Qdrant avec expiration
from qdrant_client.models import PointStruct
qdrant.upsert( collection_name="documents", points=[ PointStruct( id=chunk.id, vector=embedding, payload={ "text": chunk.text, "expires_at": (datetime.now() + timedelta(days=90)).isoformat() } ) ] )
Job de nettoyage

Solution 3 : Versioning des documents

class VersionedDocument:
def __init__(self, content, metadata): self.content = content self.version = metadata.get("version", 1) self.created_at = metadata["created_at"] self.updated_at = metadata.get("updated_at", metadata["created_at"]) self.supersedes = metadata.get("supersedes")  # ID de la version précédente
def to_chunk_metadata(self): return { "text": self.content, "version": self.version, "created_at": self.created_at, "updated_at": self.updated_at, "is_latest": True, "supersedes": self.supersedes }
À l'indexation d'une nouvelle version
def index_new_version(new_doc): # 1. Marquer anciennes versions comme obsolètes vectorstore.update( filter={"source_id": new_doc.id}, set_metadata={"is_latest": False} )
# 2. Indexer nouvelle version vectorstore.add_documents([new_doc], metadata=new_doc.to_chunk_metadata())
À la recherche : filtrer sur is_latest

Solution 4 : Alertes de fraîcheur

import logging
from datetime import datetime, timedelta
def check_index_freshness(): """Vérifie l'âge du contenu de l'index"""
# Récupérer métadonnées de tous les docs stats = vectorstore.get_collection_stats()
# Analyser les dates now = datetime.now() alerts = []
# Alerte si docs > 30 jours old_threshold = now - timedelta(days=30) old_docs_count = vectorstore.count( filter={"updated_at": {"$lt": old_threshold.isoformat()}} )
if old_docs_count > 0: alerts.append(f"⚠️  {old_docs_count} documents non mis à jour depuis > 30j")
# Alerte si pas de sync récent last_sync = get_last_sync_timestamp() if (now - last_sync) > timedelta(days=7): alerts.append(f"🚨 Pas de synchronisation depuis {(now - last_sync).days} jours")
# Envoyer alertes if alerts: send_slack_alert("\n".join(alerts)) logging.warning("Index freshness issues detected")
return len(alerts) == 0
Exécuter tous les jours

Métriques de fraîcheur à monitorer

{
"index_freshness": { "total_documents": 12453, "last_sync": "2025-11-09T02:00:00Z", "hours_since_last_sync": 14,
"age_distribution": { "< 7 days": 3421, "7-30 days": 6782, "30-90 days": 1823, "> 90 days": 427  # ⚠️ Attention ! },

Piège #4 : Explosion des coûts non anticipée

Le choc

Mois 1 : $127 (dev/test) Mois 2 : $890 (early beta, 50 users) Mois 3 : $8,340 (production, 800 users)

CFO : "WTF?! 🔥"

Anatomie des coûts réels

Décomposition pour 10,000 requêtes/jour :

87% du coût = LLM generation 🎯

Optimisation #1 : Caching intelligent

Cache L1 : Réponses exactes

import hashlib
from functools import lru_cache import redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', decode_responses=True)
def query_hash(query: str) -> str: """Hash normalisé de la query""" normalized = query.lower().strip() return hashlib.sha256(normalized.encode()).hexdigest()
def cached_rag_query(query: str): """RAG avec cache Redis"""
cache_key = f"rag:response:{query_hash(query)}"
# 1. Check cache cached = redis_client.get(cache_key) if cached: print("✅ Cache hit") return json.loads(cached)
# 2. Cache miss → RAG complet print("❌ Cache miss → RAG query") response = execute_rag_pipeline(query)
# 3. Store in cache (24h TTL) redis_client.setex( cache_key, 86400,  # 24 heures json.dumps(response) )

Résultat :

• Cache hit rate : 34%
• Économies : $2,450/mois (-34%)

Cache L2 : Embeddings de chunks

# Ne pas recalculer les embeddings à chaque indexation !
def get_or_create_embedding(text: str, model: str = "text-embedding-3-small"): """Embedding avec cache permanent"""
cache_key = f"emb:{model}:{hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()}"
# Check cache PostgreSQL cached = db.query("SELECT embedding FROM embedding_cache WHERE key = %s", [cache_key]) if cached: return cached[0]['embedding']
# Générer embedding embedding = openai.Embedding.create(input=text, model=model)['data'][0]['embedding']
# Store db.execute( "INSERT INTO embedding_cache (key, text, embedding, model, created_at) VALUES (%s, %s, %s, %s, NOW())", [cache_key, text, embedding, model] )

Optimisation #2 : Modèles graduels selon complexité

def adaptive_model_selection(query: str, context_size: int):
"""Sélection intelligente du modèle"""
# Questions simples → Modèle rapide/cheap if is_simple_query(query) and context_size < 2000: return { "model": "gpt-3.5-turbo", "max_tokens": 200, "cost_per_1k": 0.0015 }
# Questions complexes → Modèle puissant elif requires_reasoning(query) or context_size > 5000: return { "model": "gpt-4-turbo", "max_tokens": 800, "cost_per_1k": 0.03 }
# Par défaut else: return { "model": "gpt-4o-mini", "max_tokens": 400, "cost_per_1k": 0.00015 }

Résultat :

• 60% des queries → gpt-3.5-turbo
• 35% des queries → gpt-4o-mini
• 5% des queries → gpt-4-turbo
• Économies : $5,100/mois (-71%) 🎉

Optimisation #3 : Batch processing pour indexation

# ❌ MAUVAIS : 1 appel embedding par chunk
for chunk in chunks: embedding = openai.Embedding.create(input=chunk.text) # Coût : N appels API
✅ BON : Batch de 100 chunks
from itertools import islice
def batch_embed(texts, batch_size=100): """Embeddings par batch"""
embeddings = []
for i in range(0, len(texts), batch_size): batch = texts[i:i+batch_size]
response = openai.Embedding.create( input=batch, model="text-embedding-3-small" )
embeddings.extend([item['embedding'] for item in response['data']])
return embeddings
Coût : N/100 appels API

Optimisation #4 : Limiter la génération

def efficient_generation(query: str, context: str):
"""Génération optimisée"""

Dashboard de monitoring des coûts

{
"cost_monitoring": { "period": "2025-11", "total_cost": 2190.45, "budget": 3000, "budget_consumed_pct": 73,
"breakdown": { "llm_generation": { "cost": 1820.30, "pct": 83, "queries": 68340, "avg_cost_per_query": 0.0266 }, "embeddings": { "cost": 12.50, "queries": 68340, "cache_hit_rate": 0.34 }, "vector_db": { "cost": 276.00, "storage_gb": 145 }, "re_ranking": { "cost": 72.65, "queries": 32100 } },
"projections": { "end_of_month": 2847.50, "under_budget": true, "margin": 152.50 },

Piège #5 : Latence inacceptable en production

Le réveil brutal

POC : 800ms de latence moyenne → "Acceptable ✅" Production J+1 : 4.2 secondes P95 → Utilisateurs abandonnent

Analyse du problème :

Pourquoi ?

• POC : 1K vecteurs, 5 requêtes/min
• Prod : 2.3M vecteurs, 600 requêtes/min

Solution 1 : Optimiser la recherche vectorielle

Index HNSW au lieu de FLAT :

from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, HnswConfigDiff
❌ Index FLAT (exhaustif, lent)
collection_config = VectorParams( size=1536, distance=Distance.COSINE )
✅ Index HNSW (approximatif, rapide)
collection_config = VectorParams( size=1536, distance=Distance.COSINE, hnsw_config=HnswConfigDiff( m=16,              # Connections par layer (↑ = + précis, + lent) ef_construct=100,  # Construction (↑ = meilleure qualité) ) )
À la recherche

Résultat :

• Latence recherche : 450ms → 18ms ✅
• Précision : 99.2% (vs 100% avec FLAT)

Solution 2 : Pré-calcul des re-rankings fréquents

# Identifier les queries fréquentes
popular_queries = analytics.get_top_queries(limit=100, period="7d")
Pré-calculer et cacher les résultats
for query in popular_queries: # Recherche vectorielle results = vectorstore.similarity_search(query, k=20)
# Re-ranking reranked = cohere.rerank(query=query, documents=results, top_n=5)

Résultat :

• 45% des queries servent du cache
• Latence re-ranking : 320ms → 2ms (cache hit)

Solution 3 : Streaming de la génération

def stream_rag_response(query: str):
"""Stream la réponse au fur et à mesure"""
# 1. Retrieval (rapide) context = retrieve_context(query)
# 2. Stream generation for chunk in openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "Assistant RAG"}, {"role": "user", "content": f"Context: {context}\n\nQ: {query}"} ], stream=True  # ← Critical ): if chunk.choices[0].delta.content: yield chunk.choices[0].delta.content
Frontend

Expérience utilisateur :

• Time to First Token : 320ms (vs 2100ms avant)
• Perception : "Instantané" ✅

Solution 4 : Speculative retrieval

# Prédire les queries probables et pré-charger
class SpeculativeRetriever: def __init__(self): self.query_patterns = self.load_patterns()
def predict_next_queries(self, current_query: str): """Prédire les questions de suivi"""
# ML model ou règles simples if "prix" in current_query: return [ current_query + " livraison", current_query + " stock", "délai de livraison" ]
return []
async def preload(self, query: str): """Pré-charger en background"""
predicted = self.predict_next_queries(query)
for pred_query in predicted: # Async pre-fetch asyncio.create_task( self.fetch_and_cache(pred_query) )
async def fetch_and_cache(self, query: str): context = await retrieve_context(query) redis.setex(f"preload:{query_hash(query)}", 300, context)
Usage
retriever = SpeculativeRetriever()
Après chaque query, prédire la suivante

Résultat :

• 28% des queries suivantes sont pré-chargées
• Latence perçue : < 200ms pour ces queries

Métriques de latence à monitorer

{
"latency_metrics": { "p50": 420, "p75": 680, "p95": 1240, "p99": 2100,
"breakdown_p95": { "embedding_query": 85, "vector_search": 18, "reranking": 145, "llm_generation": 850, "overhead": 142 },
"cache_performance": { "hit_rate": 0.38, "avg_latency_hit": 12, "avg_latency_miss": 1240 },

Piège #6 : Debugging impossible

Le cauchemar

User report : "L'assistant m'a donné une mauvaise réponse"

Vous : "OK, quelle question ?"

User : "Je sais plus exactement... un truc sur les remboursements je crois"

Vous : 😰 Comment debugger ça ?

Les logs indispensables

import uuid
from datetime import datetime import json
class RAGLogger: def __init__(self, log_store): self.log_store = log_store
def log_query(self, query: str, user_id: str, metadata: dict = None): """Log complet d'une query RAG"""
trace_id = str(uuid.uuid4())
log_entry = { "trace_id": trace_id, "timestamp": datetime.now().isoformat(), "user_id": user_id, "query": query, "metadata": metadata or {},
# Sera enrichi au fur et à mesure "retrieval": None, "generation": None, "response": None, "latency_ms": None, "cost": None, "user_feedback": None }
self.log_store.insert(log_entry)
return trace_id
def log_retrieval(self, trace_id: str, retrieved_docs: list): """Log les documents récupérés"""
self.log_store.update(trace_id, { "retrieval": { "num_docs": len(retrieved_docs), "docs": [ { "doc_id": doc.id, "score": doc.score, "text_preview": doc.text[:200], "metadata": doc.metadata } for doc in retrieved_docs ], "retrieval_method": "hybrid_search", "timestamp": datetime.now().isoformat() } })
def log_generation(self, trace_id: str, prompt: str, response: str, model: str, tokens: dict): """Log la génération LLM"""
self.log_store.update(trace_id, { "generation": { "model": model, "prompt": prompt, "response": response, "tokens": tokens, "cost": self.calculate_cost(model, tokens), "timestamp": datetime.now().isoformat() } })
def log_feedback(self, trace_id: str, feedback: str, rating: int): """Log le feedback utilisateur"""
self.log_store.update(trace_id, { "user_feedback": { "rating": rating,  # 1-5 "comment": feedback, "timestamp": datetime.now().isoformat() } })
Usage
logger = RAGLogger(log_store=postgres)
trace_id = logger.log_query("Quelle est la politique de remboursement ?", user_id="user_123")
docs = retrieve_docs(query) logger.log_retrieval(trace_id, docs)
response = generate_response(query, docs) logger.log_generation(trace_id, prompt, response, "gpt-4-turbo", tokens)
Plus tard, l'user donne un feedback

Dashboard de debugging

# Requête pour analyser les mauvaises réponses
bad_responses = db.query(""" SELECT trace_id, query, response, user_feedback, retrieval->>'num_docs' as num_docs, generation->>'model' as model FROM rag_logs WHERE user_feedback->>'rating' <= 2 ORDER BY timestamp DESC LIMIT 50 """)
Pattern analysis

Tracing avec LangSmith

from langsmith import Client
from langchain.callbacks import LangChainTracer
langsmith_client = Client() tracer = LangChainTracer(project_name="rag-production")
Dans votre RAG chain
chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=retriever, callbacks=[tracer]  # ← Automatic tracing )
response = chain.run("Question")
LangSmith capture automatiquement:
- Chaque étape de la chain
- Latences
- Inputs/outputs
- Erreurs

Interface LangSmith :

• Timeline visuelle de chaque étape
• Replay de requêtes problématiques
• Comparaison de runs
• Détection d'anomalies

Conclusion : Les 12 commandements du RAG en prod

Après 8 déploiements et des centaines d'heures de debugging, voici les 12 règles d'or :

1. Tes données tu nettoyeras

• Validation systématique
• Pipeline de nettoyage
• Détection de doublons

2. Sémantiquement tu chunkeras

• Pas de découpe arbitraire
• Préserver le contexte
• Métadonnées riches

3. La fraîcheur tu maintiendras

• Sync incrémentale quotidienne
• TTL sur les vieux docs
• Alertes de staleness

4. Les coûts tu optimiseras

• Caching agressif
• Modèles adaptatifs
• Batch processing

5. La latence tu surveilleras

• Index HNSW
• Streaming
• Speculative retrieval

6. Tout tu loggeras

• Traces complètes
• Feedback loop
• Debugging facile

7. Les métriques tu monitoreras

• Précision
• Latence
• Coûts
• Satisfaction

8. Les erreurs tu géreras

• Fallbacks
• Retry logic
• Graceful degradation

9. La qualité tu testeras

• Golden dataset
• Regression tests
• A/B testing

10. L'observabilité tu implémenteras

• Dashboards temps réel
• Alertes proactives
• Root cause analysis

11. Les utilisateurs tu écouteras

• Feedback loop
• Analyse des échecs
• Amélioration continue

12. Progressivement tu déploieras

• Beta privée
• Rollout graduel 10% → 50% → 100%
• Rollback ready

---

Le RAG en production, ce n'est pas de la magie. C'est de l'ingénierie rigoureuse :

• Anticiper les problèmes
• Monitorer sans relâche
• Itérer en continu

Commencez petit, testez beaucoup, déployez progressivement. Et surtout : préparez-vous aux imprévus, ils arrivent toujours.

Vous avez vécu d'autres galères avec le RAG en prod ? Partagez en commentaires ! 👇