Pourquoi le grep de Claude Code suffit pour du code mais pas pour des millions de PDF d'entreprise : George He (LlamaIndex) propose de laisser l'agent choisir parmi cinq outils de recherche.
Enregistrée à l'AI Engineer World's Fair 2026 de San Francisco, cette intervention d'une vingtaine de minutes de George He, responsable de l'ingénierie chez LlamaIndex, part d'une question : quand un agent a-t-il besoin d'un index vectoriel, et quand un simple parcours de fichiers suffit-il ? Claude Code s'est passé d'embeddings parce que le code est compact, textuel, local et plein d'indices qui mènent d'un fichier à l'autre. Les documents d'entreprise sont l'inverse : volumineux, désordonnés, multimodaux et soumis à des droits d'accès.
Laisser l'agent choisir ses outils
Plutôt que de trancher, il propose d'équiper l'agent de cinq outils : une recherche hybride qui sert de boussole, puis le listage, le filtrage par métadonnées et grep pour creuser, enfin la lecture des documents complexes, à partir du texte extrait et de captures des pages. Il évoque le parsing avec LlamaParse et LiteParse, son équivalent open source, la mesure de la qualité d'extraction, ainsi que les questions de production : multi-locataire, permissions et fraîcheur des données.
La démonstration finale montre un agent qui reconstitue un tableau de flux de trésorerie à partir de 135 documents financiers déposés par Alphabet, chaque chiffre étant rattaché à son fichier source.
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