{"intro":"4 questions pour valider la journée sur le RAG de niveau institutionnel.","questions":[{"q":"Dans un projet RAG, quelle étape a le plus d'impact sur la qualité finale ?","options":["Le choix du LLM de génération","L'ingestion (extraction propre + chunking sémantique)","La couleur de l'interface","Le nombre de GPU"],"answer":1,"explain":"« Garbage in, garbage out » : une extraction propre et un chunking sémantique rapportent plus que changer de LLM."},{"q":"Pour un code juridique, quelle stratégie de découpage privilégier ?","options":["Tous les 500 caractères, sans exception","Un seul gros fragment par document","Par frontière naturelle (par article), avec métadonnées","Aléatoirement, pour varier"],"answer":2,"explain":"Découper par article respecte le sens et permet une citation exacte et traçable. Le découpage par caractères coupe au milieu des dispositions."},{"q":"À quoi sert le filtrage par métadonnées dans la base vectorielle ?","options":["À accélérer l'embedding","À restreindre la recherche aux documents que l'utilisateur a le droit de voir","À réduire la taille des vecteurs","À traduire les documents"],"answer":1,"explain":"Le filtrage par métadonnées (direction, niveau, droits) = contrôle d'accès. Sans lui, le RAG peut exposer des documents à des utilisateurs non habilités."},{"q":"Pourquoi ajouter une recherche lexicale (BM25) à la recherche vectorielle ?","options":["Pour capturer les termes exacts (références d'articles, codes, noms)","Parce que le vectoriel ne fonctionne pas en français","Pour supprimer le besoin de re-ranking","Pour réduire les coûts GPU"],"answer":0,"explain":"Le RAG hybride combine sémantique (sens) et lexical (termes exacts). Le lexical excelle là où le vectoriel échoue : « article 47 », sigles, noms propres."}]}