Un LLM ne connaît ni vos documents internes ni l'actualité postérieure à son entraînement. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) comble ce manque : il récupère les passages pertinents de vos données et les fournit au modèle au moment de répondre.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, « génération augmentée par récupération ») est devenu l'approche de référence pour faire répondre une IA sur des connaissances qu'elle n'a pas apprises : vos documents internes, votre catalogue, des données récentes.
Le principe