RAG (Retrieval Augmented Generation)
Technique enrichissant les réponses d'une IA en lui fournissant des documents pertinents de votre base de connaissances
Définition
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est une architecture d'IA qui combine la recherche documentaire avec la génération de texte par un grand modèle de langage. Avant de répondre, le système recherche les documents pertinents dans une base de connaissances, puis les fournit au LLM comme contexte.
Explication détaillée
Les grands modèles de langage ignorent les données internes d'une entreprise : procédures, documentation technique, historique client. Le RAG résout cette limitation en ajoutant une étape de recherche avant la génération.
Le processus se déroule en trois phases. Les documents sont découpés et convertis en vecteurs (embeddings) stockés dans une base vectorielle. À chaque question, celle-ci est convertie en vecteur et comparée aux fragments existants pour retrouver les plus pertinents. Ces fragments sont injectés dans le prompt du LLM.
Le RAG présente des avantages par rapport au fine-tuning : pas de réentraînement nécessaire, données mises à jour en temps réel, sources traçables et citables. Les solutions comme LangChain, LlamaIndex ou n8n facilitent la mise en place de pipelines RAG.
Exemples concrets
Chatbot de support technique
Assistant IA connecté à la documentation technique et à l'historique des tickets, répondant en langage naturel avec références aux documents sources.
Assistant juridique pour contrats
Système RAG alimenté par la base de contrats et textes réglementaires, permettant de vérifier instantanément les clauses applicables.
Pourquoi c'est important
- Réponses précises basées sur les données réelles de l'entreprise
- Traçabilité complète avec citation des sources documentaires
- Mise à jour en temps réel sans réentraînement coûteux du modèle
- Réduction du temps de recherche d'information pour les équipes
Termes associés
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