RAG Formation · Leçon · Ingénierie de la recherche

Métadonnées, filtres et frontières d’accès

Distinguer les étiquettes documentaires utiles de la véritable frontière d’autorisation nécessaire à un chatbot d’entreprise.

Feuille de route Laboratoire d’ingénierie IA

$ lesson --status
▸ course RAG Formation
▸ lesson 07 / 16
▸ phase Ingénierie de la recherche
▸ status Terminé
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Leçon autonome

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Le gain concret de cette leçon

À la fin de cette leçon, vous aurez établi une matrice d’accès « actuel/proposé » — sans prétendre que la démonstration sait déjà autoriser les rôles, puisqu’elle ne le fait pas.

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1 · Ce qui existe aujourd’hui

Pour l’instant, l’ingestion associe à chaque document une référence, une entreprise, un service et un type de document. C’est utile pour filtrer, mais aucune de ces informations ne constitue une permission utilisateur.

Lecture principale : filtrage avec Qdrant

cd demo
python3 metadata_lab.py --output-dir reports/lesson-07-inventory

Une fois terminé, ouvrez lesson-07-metadata-inventory.md. Tout s’exécute hors ligne : l’outil lit uniquement la définition du corpus synthétique, n’appelle aucune API et ne touche à aucun index.

2 · Construire la matrice d’accès

Rôle	Service/type autorisé	Statut	Preuve ou lacune
Employé	Procédures de son service	Proposé	Les métadonnées de service existent déjà, mais aucun filtre ne s’applique encore au service de l’utilisateur.
Fournisseur	Documents approuvés destinés aux fournisseurs	Proposé	L’inventaire de démonstration ne contient ni rôle fournisseur ni champ indiquant qu’un document lui est destiné.
QA	Procédures et dossiers qualité	Métadonnées disponibles	Le service et le type peuvent décrire le périmètre, mais l’autorisation réelle doit encore être appliquée côté serveur.
Auditeur	Périmètre approuvé en lecture seule	Proposé	Les métadonnées actuelles ne représentent ni un rôle en lecture seule ni un périmètre d’audit.

3 · Exercice : accès négatif

Cas A : Le prompt indique « répondre uniquement aux questions RH ». La récupération n’en tient pas compte et extrait toujours tous les documents. Que manque-t-il ?

Cas B : Un document comporte des métadonnées de service, mais l’utilisateur n’a aucun attribut de service. Quel statut est honnête ?

Cas C : Un fournisseur ne doit pas consulter une procédure QA. Que doit réellement prouver le test négatif ?

Lien avec la mission

Une réponse peut être correcte mot pour mot et rester problématique si elle provient d’un document que l’utilisateur n’avait aucune raison de voir. Pour un chatbot d’entreprise, être « fiable » ne consiste pas seulement à donner les bons faits : il faut aussi ne jamais franchir cette limite.

4 · Livrable

Enregistrez le rapport d’inventaire des métadonnées.
Complétez la matrice des quatre rôles, avec un statut par ligne.
Rédigez un test de récupération négatif à ajouter avant la mise en production.

Prochaine étape : leçon 8 — traitement des requêtes et réordonnancement.

Posez-moi toutes vos questions sur un champ de métadonnées, un rôle, un filtre ou un test négatif : je suis votre enseignant pour cette formation.

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