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Génération augmentée par récupération
Retrieval-Augmented Generation · RAG
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Définition
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui combine la recherche d'informations dans une base de connaissances avec la génération de texte par un LLM. Avant de répondre, le système recherche les documents les plus pertinents, puis les fournit au modèle comme contexte. Le RAG réduit les hallucinations et permet au LLM d'accéder à des données à jour.
Exemple concret
💡 Perplexity AI utilise le RAG : il recherche d'abord des sources web pertinentes, puis génère une réponse synthétisant ces informations avec des citations.
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Termes liés
Questions fréquentes
Que veut dire RAG ?
RAG signifie Génération augmentée par récupération (en anglais : Retrieval-Augmented Generation). Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui combine la recherche d'informations dans une base de connaissances avec la génération de texte par un LLM. Avant de répondre, le système recherche les documents les plus pertinents, puis l…
Qu'est-ce que RAG (Génération augmentée par récupération) en intelligence artificielle ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui combine la recherche d'informations dans une base de connaissances avec la génération de texte par un LLM. Avant de répondre, le système recherche les documents les plus pertinents, puis les fournit au modèle comme contexte. Le RAG réduit les hallucinations et permet au LLM d'accéder à des données à jour.
À quoi sert RAG ?
Perplexity AI utilise le RAG : il recherche d'abord des sources web pertinentes, puis génère une réponse synthétisant ces informations avec des citations.
Quels sont les concepts liés à RAG ?
Les concepts liés à Génération augmentée par récupération incluent : Grand modèle de langage, Embedding, Base de données vectorielle, Hallucination. Retrouvez chaque définition dans le glossaire IA de Brief IA.
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