Limites du Second Cerveau IA

Contraintes identifiées

  1. Volume : ne gère pas des millions de documents — au-delà de quelques centaines, un RAG classique est plus adapté
  2. Coût tokens : chaque interrogation consomme des tokens, les usages très fréquents peuvent coûter cher
  3. Docs très techniques : la qualité de restitution dépend de la capacité du modèle sur le domaine concerné

Mitigations

  • Garder les fiches atomiques et bien structurées pour réduire le bruit
  • Utiliser des modèles performants (Claude Opus) pour les sujets techniques
  • Monitorer la consommation de tokens

Voir aussi : Second Cerveau vs RAG classique, Second Cerveau IA — Concept