RAG (génération augmentée par la recherche)

Définition

Le RAG (retrieval-augmented generation) combine une recherche et une génération. À chaque question, le système retrouve les extraits les plus pertinents dans une base de connaissance, les place dans le contexte, puis demande au modèle de répondre à partir de ces extraits.

C’est la façon la plus courante de faire travailler un modèle sur les documents d’une entreprise, sans le ré-entraîner, avec des réponses qui peuvent citer leurs sources.

En pratique

• Les réponses ne valent que ce que valent les documents retrouvés.
• Afficher les sources permet de vérifier et réduit le risque d’hallucination.
• La recherche peut être sémantique (embeddings), par mots-clés, ou les deux.

À ne pas confondre

• Affinage : le RAG cherche l’information au moment de la question ; l’affinage modifie le modèle.

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