Extractibilité
L'extractibilité est la facilité avec laquelle un fragment de contenu peut être extrait et réutilisé par un système d'IA sans avoir besoin du contexte environnant pour rester exact ou cohérent, fonctionnant comme une mesure pratique de si un passage aurait encore du sens s'il était la seule chose citée.
Pourquoi c'est important
Un bon test d'extractibilité consiste à lire n'importe quel paragraphe isolément et à se demander s'il garde son sens sans le paragraphe qui précède ou qui suit, puisque c'est fonctionnellement le même test que l'étape de récupération de passages d'un système d'IA applique à chaque segment qu'il évalue.
Termes associés
- Bloc de réponse (réponse atomique)
Un bloc de réponse, ou réponse atomique, est un passage autonome, généralement de 40 à 100 mots, qui répond entièrement à une question précise par lui-même, sans exiger d'un lecteur ou d'un système d'IA qu'il se réfère aux paragraphes environnants pour le comprendre.
- Citabilité
La citabilité est la probabilité qu'un moteur IA cite ou attribue réellement un passage précis en construisant sa réponse, à distinguer de la repérabilité, car un passage peut être récupéré dans l'ensemble des candidats d'un moteur sans jamais être jugé assez précis ou autonome pour être cité.
- Chunking (découpage en segments)
Le chunking est la façon dont les systèmes d'IA découpent un contenu en passages plus courts, généralement de 200 à 500 tokens, avant de l'indexer et de le récupérer, ce qui signifie qu'une page est rarement évaluée comme un tout continu mais comme un ensemble de segments indépendants qui se disputent séparément la récupération.
- Récupérabilité
La récupérabilité est la probabilité qu'un contenu donné soit ne serait-ce que retrouvé lors de la recherche initiale de documents d'un système d'IA, l'étape qui précède toute décision de citation ou d'inclusion dans une réponse, ce qui signifie qu'un contenu peut être bien écrit et avoir malgré tout une faible récupérabilité.