## TP — construire un mini-RAG

**Objectif** : indexer un petit corpus et l'interroger.

### Étapes
1. Rassembler 3–5 documents (procédures, FAQ, notes).
2. **Découper** chaque document par section.
3. Calculer les **embeddings** (via une API d'embedding ou un modèle local).
4. Stocker dans une base vectorielle simple (**Chroma** est idéal pour débuter).
5. Écrire la boucle d'interrogation : question → recherche → top 3 passages → LLM.

### 📌 Mise en situation
Vous équipez un service d'accueil : indexez ses **procédures**, puis posez 5 questions
réelles d'usagers. Comparez la réponse **avec RAG** (sourcée) et **sans RAG** (le modèle
seul, qui invente). La différence saute aux yeux.

### Livrable
Un script qui répond à une question en citant le passage source, et une note comparant
les réponses avec/sans RAG sur vos 5 questions.