La génération enrichie par de la recherche et de la récupération, souvent appelée RAG (Retrieval-Augmented Generation), est une méthode d'intelligence artificielle qui permet à un modèle de langage de rechercher et de récupérer des informations provenant de sources externes avant de générer une réponse. L'IA peut ainsi s'appuyer sur des documents, des bases de données ou des contenus Web plutôt que seulement sur les connaissances acquises lors de son entraînement.
Comment fonctionne la RAG?
Lorsqu'une question est posée, le système recherche d'abord les informations les plus pertinentes dans les sources auxquelles il a accès. Ces informations sont ensuite fournies au modèle d'IA comme contexte afin de l'aider à générer une réponse plus pertinente et mieux informée.
Pourquoi utiliser la génération enrichie par la récupération?
La RAG permet notamment à une IA d'utiliser des informations récentes, spécialisées ou propres à une entreprise. Elle est couramment utilisée dans les agents IA, les assistants conversationnels et certains moteurs de recherche alimentés par l'intelligence artificielle.
En résumé, la RAG permet à une intelligence artificielle de récupérer des informations pertinentes dans des sources externes et de les utiliser pour enrichir les réponses qu'elle génère.
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