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RAG
Explication en langage simple de RAG, avec les pages catalogue liées.
Définition
La génération augmentée par récupération (RAG) est un schéma dans lequel un modèle répond à l'aide de documents récupérés au moment de la requête, au lieu de s'appuyer uniquement sur les poids appris pendant l'entraînement.
Comment ça marche
Une requête est transformée en embedding, des extraits similaires sont récupérés depuis un index vectoriel ou un système de recherche, puis transmis au modèle comme contexte. La qualité dépend du découpage, de la récupération et de la fidélité avec laquelle le modèle cite ce contexte.
Où cela apparaît
- Assistants de connaissance interne
- Support client sur un centre d'aide
- Q&R de recherche sur des articles