Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui combine un modèle de langage avec un système de recherche dans une base de connaissances externe. Lorsqu'une question est posée, le système recherche les informations pertinentes dans la base documentaire, puis les fournit au LLM comme contexte pour générer sa réponse.
Pourquoi le RAG est-il important ?
Les LLM ont une date de coupure de connaissances et ont tendance à halluciner sur des sujets très spécifiques. Le RAG résout ces deux problèmes en permettant au LLM d'accéder à des informations récentes et précises au moment de la requête. C'est l'architecture utilisée par la majorité des chatbots d'entreprise.
Applications concrètes du RAG
Dans le marketing digital, le RAG est utilisé pour créer des assistants IA capables de répondre aux questions des clients en s'appuyant sur la documentation officielle. Il permet aussi de construire des outils de veille qui synthétisent automatiquement les contenus récents.
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