RAG
Retrieval-Augmented Generation : technique où l'IA cherche d'abord dans vos documents internes avant de formuler sa réponse, garantissant des réponses ancrées dans vos données.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine recherche documentaire et génération de texte. L'IA ne répond pas « de mémoire » : elle consulte d'abord une base de connaissances, puis formule sa réponse en s'appuyant sur les passages pertinents.
Comment ça fonctionne
- Indexation : vos documents sont découpés (chunking) et indexés
- Recherche : la question de l'utilisateur est comparée à l'index
- Génération : les passages pertinents sont injectés dans le prompt du LLM
- Réponse : le modèle produit une réponse basée sur ces sources
Pourquoi c'est essentiel
Le RAG évite les « hallucinations » en ancrant les réponses dans des données réelles. C'est la technique standard pour créer des chatbots d'entreprise qui répondent à partir de votre documentation interne.