Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?
L'IA recherche d'abord les contenus pertinents dans les documents de l'entreprise avant de répondre, ce qui limite les réponses à côté et les inventions.
Explication détaillée
Un grand modèle de langage ne connaît pas les documents internes de l'entreprise. Le principe du RAG : on organise d'abord les règlements, manuels produits, contrats et autres documents en une base de connaissances consultable ; lorsqu'une question est posée, le système retrouve les passages les plus pertinents et les transmet au modèle, qui répond « en ayant les documents sous les yeux » et peut citer ses sources.
Exemple
Un commercial demande : « Quelle est la durée de garantie de ce produit ? » Le système retrouve la clause de garantie dans le manuel, et le modèle répond « 24 mois » en indiquant la section correspondante du manuel.
Usages en entreprise
Couramment utilisé pour les questions-réponses sur les connaissances internes, les assistants de service client et la consultation des règles et processus. La qualité du résultat dépend largement de l'exactitude, de l'exhaustivité et de la mise à jour des documents eux-mêmes.
Idées reçues
Croire qu'il suffit d'y verser tous ses fichiers. Si les documents sont obsolètes, contradictoires ou mal structurés, les réponses de l'IA seront erronées elles aussi.
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