Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui combine deux étapes : la recherche d'information (retrieval) et la génération de texte (generation). Concrètement, avant de répondre à une question, le système va chercher les informations pertinentes dans une base de connaissances, puis les utilise pour construire une réponse contextualisée.
Le problème des LLM classiques est qu'ils sont limités à leurs données d'entraînement, souvent datées, et qu'ils peuvent « halluciner » (inventer des réponses). Le RAG résout ce problème en allant chercher la bonne information à la source à chaque requête.
Comment ça marche ? 1) La question de l'utilisateur est convertie en vecteur numérique (embedding). 2) Ce vecteur est comparé à une base de documents vectorisée. 3) Les documents les plus pertinents sont récupérés. 4) Le LLM génère une réponse en s'appuyant sur ces documents.
Avantages : réponses à jour, traçables (on sait d'où vient l'information), réduction des hallucinations, pas besoin de réentraîner le modèle. Le RAG est devenu le standard pour les chatbots d'entreprise et les assistants documentaires.
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