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Définition

RAG (génération augmentée par la recherche)

Aussi appelé : Retrieval-Augmented Generation

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui, avant de faire répondre un LLM, recherche les passages pertinents dans une base documentaire et les lui fournit comme contexte. Le modèle répond ainsi à partir de vos documents à jour, en pouvant citer ses sources, sans avoir été réentraîné.

Pourquoi c'est important en entreprise

C'est l'architecture la plus courante pour rendre l'IA utile sur les connaissances internes : procédures, contrats, documentation produit, base de tickets. Bien conçu, un RAG limite les hallucinations, permet de vérifier chaque réponse via ses sources et peut respecter les droits d'accès existants.

Exemple concret

Un assistant pour les techniciens SAV répond aux questions à partir des manuels et des notes techniques, avec un lien vers la page source. Quand l'information n'existe pas dans les documents, il le dit au lieu d'improviser.

À ne pas confondre avec

Fine-tuning
Le RAG apporte des connaissances au moment de la question ; le fine-tuning ajuste le comportement du modèle et se prête mal à l'ajout de faits qui changent souvent.
Recherche documentaire classique
Un moteur de recherche renvoie une liste de documents ; un RAG rédige une réponse synthétique à partir des passages retrouvés.

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