Le RAG (Génération Augmentée par Récupération) est une technique qui combine la recherche d'informations dans une base de connaissances avec la génération de texte à l'aide de l'
intelligence artificielle. C'est comme donner à un
modèle d'IA accès à une bibliothèque personnalisée avant de lui demander de répondre à des questions.
Imaginez un assistant virtuel qui a accès à tous les documents de votre entreprise. Lorsqu'une question lui est posée, il commence par rechercher des informations pertinentes dans ces documents, puis utilise ces données pour générer une réponse précise et contextualisée.
Cette technique résout l'un des principaux problèmes des modèles de langage : les "
hallucinations" ou la génération d'informations incorrectes. En ancrant les réponses dans des documents réels, le RAG garantit des informations précises et vérifiables. Il permet également au système de rester à jour sans avoir à réentraîner tout le modèle.
Le RAG est utilisé dans divers domaines : chatbots d'entreprise, systèmes de service client, documentation technique et même dans le domaine médical, où il aide à consulter rapidement les dossiers patients et la littérature médicale actualisée.