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Architecture
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technique qui connecte un LLM à vos propres données pour des réponses plus précises.
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une architecture qui améliore les LLM en leur permettant de consulter une base externe de connaissances avant de répondre. Au lieu de se fier uniquement à ce que le modèle a « mémorisé » pendant l'entraînement, le RAG recherche des données dans des PDF, des bases de données ou sur le web et utilise ces informations actualisées et vérifiées pour composer la réponse.
Exemples
- Un chatbot interne répondant aux questions RH en se basant sur le manuel de l'entreprise.
- Un assistant juridique qui consulte une jurisprudence spécifique dans une base privée avant de formuler une recommandation.
Cas d'utilisation
- Recherche interne en entreprise.
- Support client basé sur une documentation technique spécifique.
- Assistants de recherche académique.
Prochaines étapes
Approfondissez ce sujet
Passez du contenu éducatif aux pages produit, solution et implémentation qui comptent ensuite.