RAG
Modèles & architecturesTechnique qui permet à une IA de chercher des informations précises dans des documents avant de répondre, pour des réponses plus fiables et à jour.
Explication
Concrètement, le RAG fonctionne en deux temps : face à une question, l'outil commence par chercher les passages les plus pertinents dans une base de documents (articles, manuels, fiches produits...), puis transmet ces extraits au modèle de langage en même temps que la question, pour qu'il rédige sa réponse en s'appuyant sur ces informations plutôt que sur sa seule mémoire d'entraînement.
Le RAG est souvent utilisé dans des outils d'assistance, de support client ou de recherche documentaire. Il permet de réduire les erreurs (appelées « hallucinations ») et d'améliorer la confiance dans les réponses fournies. Pour l'utilisateur, cela se traduit par des réponses plus fiables, sans avoir besoin de vérifier manuellement chaque information.
Cas d'usage
- ✓Répondre à des questions techniques en s’appuyant sur des manuels ou des fiches produits
- ✓Créer des synthèses de documents juridiques ou médicaux en citant les sources utilisées
- ✓Assister un service client en cherchant des solutions dans une base de connaissances interne
- ✓Générer des rapports personnalisés à partir de données mises à jour régulièrement
- ✓Aider un étudiant ou un chercheur à trouver des références précises dans une grande quantité de textes