\section{Challenge RAG@EvalLLM}
    \begin{verbatim}
- Le sujet de l'extraction d'informatoin et lu RAG est d'actualité 
- Présentation du Challenge RAG@EvalLLM
    - La tâche
        - Identification des documents pertinents pour une question (phrase 
parfois complexe ou suite de mots clés) 
        - questions fournies au dernier moment
        - pas de gold
    - Les données
        - pdf à traiter sans structure normée du contenu
        - majoritairement en français sauf quelques uns en anglais
        - peuvent contenir des images
    \end{verbatim}

\section{Construction d'un dataset adapté}
    \begin{verbatim}
À REPRENDRE
Base de données:        
- Paires 
- liste des champs et justification
Choix pour datasets
- Dataset avec des paires question-document (questions différentes et 
différents pdf, taille des documents, répartition positif/négatif)
- Dataset avec une seule question (construction à partir de 3 pdf) 
[description du dataset dans les expés et les specs]
    - motivation (reprendre l'expé présentée par MechIR, faciliter la création)
    - limites (biais, diversité ~> généralisabilité)
=> Placer le nom des outils utilisés (PyMuPDF4LLM et langchain.text_splitter.MarkdownSplitter)

---

- Le format de dataset visé
  - tous les dérouler V0, V1 et format V2 (à chaque fois: format, ce qui manque, les modifications proposées)
    \end{verbatim}


\section{Adaptation du modèle RAG4HN}
    \begin{verbatim}
- Choix de ce modèle : traite des données en FR
- Suppression de la partie WebSearch (hors sujet)
- Suppression de la première extraction sur la base des titres 
(incompatible avec le format des données du challenge)
- Montée en version des librairies pour la compatibilité avec les outils 
- Reprise du reranking (mettre au propre la photo du schema sur l'ardoise)
    \end{verbatim}