Retrieval-Augmented Generation (RAG)
La retrieval-augmented generation (RAG) est une technique qui permet à une IA de rechercher d'abord des informations pertinentes, puis d'utiliser ce qu'elle a trouvé pour donner une réponse plus exacte et mieux fondée.
Ce que signifie Retrieval-Augmented Generation
Un modèle de langage ne connaît que ce qui figurait dans ses données d'entraînement : il peut donc être dépassé ou ignorer vos documents privés. Le RAG corrige cela en allant chercher une information pertinente au moment de la question et en la transmettant au modèle.
Imaginez un examen à livre ouvert : au lieu de répondre uniquement de mémoire, l'IA cherche d'abord dans un ensemble de documents fiables - disons le manuel de votre entreprise -, trouve les passages pertinents, puis rédige une réponse à partir d'eux.
Pourquoi Retrieval-Augmented Generation compte
Le RAG est ce qui permet de construire des outils IA qui répondent de façon fiable à partir de vos propres informations. C'est une technique clé derrière les chatbots et assistants d'entreprise réellement utiles.
Questions fréquentes
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