RAG (Génération Augmentée par Récupération)
Le RAG est une architecture IA qui combine un modèle de langage avec un système de récupération, permettant à l'IA de rechercher dans vos documents en temps réel avant de générer une réponse.
Qu'est-ce que le RAG ?
La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est une architecture pour les systèmes IA qui résout une des limitations fondamentales des LLM standard : leurs connaissances sont gelées au moment de l'entraînement.
Le RAG résout ce problème en ajoutant une étape de récupération avant la génération. Quand un utilisateur soumet une requête, le système recherche d'abord dans une base de données de vos documents, récupère les passages les plus pertinents, et les fournit comme contexte au LLM.
Pourquoi le RAG est important pour l'IA en entreprise
Pour les cas d'usage enterprise, le RAG est souvent plus pratique que le fine-tuning. Il vous permet de mettre à jour votre base documentaire sans toucher au modèle.
Le RAG fournit également des citations. Parce que la réponse du modèle est fondée sur des passages récupérés, vous pouvez montrer aux utilisateurs exactement quel document et quelle section a servi de source.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre RAG et fine-tuning ?
Le fine-tuning modifie les poids du modèle en l'entraînant sur vos données. Le RAG garde le modèle inchangé mais lui donne accès à vos données au moment de la requête. Le RAG est plus rapide à implémenter, plus facile à mettre à jour et fournit des citations.
Le RAG nécessite-t-il de stocker des données dans le cloud ?
Pas nécessairement. Les systèmes RAG peuvent être déployés entièrement on-premise. La base documentaire et l'infrastructure de récupération fonctionnent dans votre environnement.
Quelle est la précision du RAG ?
Les systèmes RAG bien implémentés atteignent 85-95% de précision des réponses sur des bases de connaissances enterprise.
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