Modèle de langage plus sources propres de connaissance — et pourquoi la qualité dépend de la préparation, pas du modèle.
Catégorie · IA & Agents
Modèle + vos propres sources.
Le Retrieval-Augmented Generation relie un modèle de langage à une base de connaissances. À chaque requête, on cherche d'abord les passages pertinents dans la base, ceux-ci sont transmis au modèle en tant que contexte, puis il génère la réponse.
Avantage : le modèle répond avec des informations actuelles ou propres à l'entreprise, sans avoir besoin d'être réentraîné. Et : les réponses sont accompagnées de références sources, ce qui réduit les hallucinations et rend les revues possibles.
Ce qui compte en pratique.
La qualité d'un système RAG dépend entièrement de la préparation des sources — chunking, métadonnées, reranking, Evals. « Tout balancer dans une Vector-DB et on verra » donne rarement de bons résultats.
Nous utilisons le RAG pour des systèmes de connaissance, des conseillers produit, des assistants commerciaux et de la documentation technique consommée par des équipes internes.
