Building Reliable Agentic AI Systems
La découverte préclinique produit de vastes jeux de données structurés et non structurés rendant les recherches par mots‑clés traditionnelles inefficaces et coûteuses en temps. Bayer a conçu PRINCE, une plateforme évolutive qui a progressé de la consolidation des données vers un système de question‑réponse RAG et enfin vers un assistant actif capable d'exécuter des tâches complexes. L'architecture est orchestrée par LangGraph derrière une interface conversationnelle et répartit le travail entre étapes de clarification, Think & Plan, Researcher (RAG et Text‑to‑SQL), Reflection et Writer, avec persistance d'état et mécanismes de secours. La pipeline RAG ingère et indexe des milliers de rapports PDF enrichis en métadonnées dans OpenSearch, exécute des recherches hybrides et un reranking avant génération par LLM avec citations traçables, tandis que le Text‑to‑SQL traite les requêtes structurées via injection dynamique de schéma et few‑shot. Le développement met l'accent sur la résilience, l'observabilité, l'évaluation continue et l'amélioration des métadonnées par NER, illustrant que la fiabilité en production vient autant de l'ingénierie du contexte que du « harness » entourant les modèles.