RAG
Génération augmentée par récupération : le LLM interroge une base documentaire pour ancrer ses réponses sur des sources à jour et vérifiables.
Ancrer le modèle sur des sources
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) couple un modèle de langage à une recherche documentaire : avant de répondre, le système récupère les passages pertinents d'une base et les fournit au modèle comme contexte. Il réduit les hallucinations et permet de citer des sources à jour sans réentraîner le modèle.
Une brique récurrente de l'entreprise agentique
Le RAG est au cœur de nombreuses applications d'entreprise — bases de connaissances, support, BI conversationnelle — et s'articule avec l'ingénierie du contexte : la qualité des réponses dépend d'abord de la pertinence des documents récupérés, pas seulement du modèle.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui fait interroger au modèle de langage une base documentaire avant de répondre, afin d'ancrer ses réponses sur des sources à jour et de réduire les hallucinations.
Pourquoi utiliser le RAG plutôt que de réentraîner un modèle ?
Le RAG apporte des connaissances fraîches et vérifiables sans le coût d'un réentraînement : on met à jour la base documentaire, pas le modèle, et l'on peut citer les sources utilisées.
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