Self-Querying Retrieval : améliorer la recherche RAG avec filtres intelligents

Le fait

L'approche analyse d'abord la requête utilisateur, sépare le sens sémantique des métadonnées, puis applique des filtres structurés pour affiner les résultats de manière plus pertinente.

Cette technique résout une limitation fondamentale du RAG standard : la capacité à interpréter correctement des critères implicites comme les plages de dates ou les catégories dans les requêtes en langage naturel.