Glossaire
Génération Augmentée par Récupération (RAG)
Une technique qui ancre un modèle de langage dans vos propres données au moment de la requête.
Définition
La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est une architecture IA qui combine un grand modèle de langage avec un système de récupération. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les données d'entraînement du modèle, le RAG récupère des informations pertinentes depuis vos propres documents, bases de données ou bases de connaissances au moment de la requête, puis utilise le modèle pour générer une réponse ancrée dans ce contenu récupéré.
Pourquoi c'est important
Le RAG est ce qui transforme un assistant IA générique en un outil qui connaît vraiment votre activité. Sans lui, les modèles de langage donnent des réponses génériques qui ignorent votre contexte propriétaire. Avec lui, un assistant IA peut répondre à des questions sur vos procédures internes, votre catalogue produit ou vos contrats, avec précision et sources traçables.
Exemple
Un collaborateur interroge l'assistant interne sur la politique de retour. Le système récupère le document à jour et le modèle répond à partir de ce texte, en citant la source, au lieu de deviner à partir de ses données d'entraînement.
Notre point de vue
Les pipelines RAG sur données propriétaires sont l'un de nos patterns d'intégration IA les plus demandés. On les construit de bout en bout : ingestion de documents, embedding, recherche vectorielle et génération, tout en production.
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