RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui combine la recherche d'information dans une base de connaissances avec la génération de texte par un LLM. Cette technique permet aux modèles d'IA d'accéder à des données spécifiques, actualisées et propriétaires.
Concrètement, quand un utilisateur pose une question, le système RAG recherche d'abord les documents les plus pertinents dans votre base de connaissances, puis transmet ces documents comme contexte au LLM qui génère une réponse sourcée et précise.
Le RAG résout deux limites majeures des LLM : les hallucinations (réponses inventées) et l'obsolescence des connaissances (le modèle ne connaît que ses données d'entraînement). Il est devenu l'architecture de référence pour les applications d'IA en entreprise.
Comment ça fonctionne
- Indexation de vos documents dans une base vectorielle (embeddings)
- Recherche sémantique des passages les plus pertinents pour chaque question
- Injection des passages trouvés dans le contexte du LLM
- Génération d'une réponse sourcée avec références aux documents originaux
Applications en entreprise
Chatbots internes alimentés par votre documentation d'entreprise
Assistants de recherche juridique ou réglementaire
Systèmes de support client avec accès à la base de connaissances produit
Outils d'aide à la décision basés sur vos données historiques
Pourquoi c'est important pour votre business
Le RAG est la technologie clé pour les entreprises qui veulent exploiter l'IA sur leurs propres données. Contrairement au fine-tuning, le RAG ne nécessite pas de réentraîner le modèle et permet de mettre à jour les connaissances instantanément.
Besoin d'accompagnement ?
Nos experts vous aident à intégrer l'IA dans votre entreprise.
Réserver un appel gratuit