Techniques & Modèles
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technique qui enrichit les réponses d'un LLM avec des données récupérées en temps réel.
Définition
Le RAG (Génération Augmentée par Récupération) est une technique qui combine un modèle de langage avec une base de connaissances externe. Au lieu de se fier uniquement à sa mémoire d'entraînement, le modèle récupère des documents pertinents (via une base vectorielle) pour générer une réponse à jour et sourcée. C'est la clé pour créer des copilotes documentaires et des chatbots métier fiables.
Et concrètement, en PME ?
Ce terme revient dès qu'on cadre un projet IA. Ce qui compte n'est pas de savoir le définir, mais de repérer s'il concerne vos processus : un audit part de vos tâches réelles et vous dit lesquelles relèvent de cette notion — et lesquelles n'en relèvent pas.
Voir en quoi consiste un audit IATermes liés
- LLM (Large Language Model)Modèle de langage de grande taille entraîné sur des milliards de documents pour générer et comprendre le texte.
- Vector DatabaseBase de données optimisée pour stocker et rechercher des vecteurs (embeddings) par similarité.
- EmbeddingReprésentation vectorielle d'un texte qui capture son sens sémantique.
- Copilote IAAssistant IA intégré à un outil métier pour augmenter la productivité des utilisateurs.