Les méthodes
RAG
Aussi appelé : Retrieval-Augmented Generation, génération augmentée par la recherche
Définition
Le RAG est une méthode qui consiste à rechercher les passages pertinents dans une base documentaire, puis à les fournir au modèle pour qu’il réponde en s’appuyant sur ces sources plutôt que sur sa seule mémoire.
Comment ça fonctionne
Le système découpe les documents, les indexe par le sens, retrouve les extraits utiles à chaque question et les ajoute à la consigne. Le modèle répond alors avec des références vérifiables.
C’est la façon la plus courante de connecter une IA aux documents internes d’une entreprise sans réentraîner le modèle.
En entreprise
Le RAG réduit fortement les hallucinations sur les questions métier, à condition que la base soit à jour et bien organisée. La qualité des réponses reflète la qualité des documents.
Voir aussi
- EmbeddingUn embedding est une représentation d’un texte sous forme de liste de nombres, construite de sorte que deux textes de sens proche aient des représentations proches.
- Base de connaissancesUne base de connaissances est l’ensemble des documents de référence mis à disposition d’un assistant IA pour qu’il réponde à partir des informations de l’entreprise.
- HallucinationUne hallucination est une réponse d’IA fausse ou inventée, présentée avec la même assurance qu’une réponse exacte : un chiffre erroné, une source qui n’existe pas, une clause mal citée.
- ConnecteurUn connecteur relie un assistant d’IA à un outil de l’entreprise, comme une messagerie, un espace de stockage ou un logiciel métier, pour qu’il puisse y lire ou y agir.