Le RAG est l'acronyme de Retrieval-Augmented Generation, une approche d'intelligence artificielle appelée en français génération enrichie par de la recherche et de la récupération. Elle consiste à permettre à un modèle d'IA de récupérer des informations provenant de sources externes afin de les utiliser pour générer une réponse.
Que signifie RAG?
Le terme combine deux concepts : la récupération (Retrieval) d'informations pertinentes et la génération (Generation) d'une réponse à partir de ces informations. Le modèle peut ainsi utiliser des documents, des bases de données ou d'autres sources de connaissances comme contexte.
À quoi sert le RAG en intelligence artificielle?
Le RAG est notamment utilisé pour permettre aux agents IA et assistants conversationnels d'accéder à des informations spécialisées, récentes ou propres à une organisation. Cette approche permet de produire des réponses mieux adaptées aux informations réellement disponibles.
En résumé, le RAG enrichit la génération de réponses d'une IA en lui permettant de récupérer et d'utiliser des informations provenant de sources externes.
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