Lexique de l’IA · Les outils et les technologies
C’est quoi, un RAG ?
En bref : Un RAG, ou génération augmentée par la recherche, est une IA qui cherche dans vos documents avant de répondre, au lieu de s’en tenir à ce qu’elle a appris. Il travaille en deux temps : retrouver les bons passages, puis les donner au modèle pour qu’il réponde avec, en citant sa source. Mettre un document à jour suffit, sans rien réapprendre, à la différence du fine-tuning.
La réponse en dessin, en 1 min 38
Dans cet épisode
Prenez Thomas, au service client. Un client demande la garantie d’une machine. Thomas interroge l’IA : « en général, deux ans ». Plausible… mais votre contrat dit trois. L’IA ne connaît pas vos documents.
Un RAG, c’est une IA qui cherche dans vos documents avant de répondre. Dans cet épisode : les deux temps du RAG (retrouver les bons passages, puis répondre avec), pourquoi un document mis à jour suffit, sans rien réapprendre, ce qu’est le contexte, comment la réponse cite sa source, et les trois réflexes à garder : documents fiables, mise à jour régulière, vérification des réponses.
Les chapitres
- 0:00 Thomas et la garantie : l’IA ne connaît pas vos documents
- 0:20 Un RAG : chercher dans vos documents avant de répondre
- 0:33 Vos documents, réunis dans une bibliothèque
- 0:46 La recherche : deux ou trois extraits, le contexte
- 0:57 Une réponse ancrée dans vos données, avec sa source
- 1:10 Attention : un RAG ne garantit pas la vérité
- 1:24 À retenir
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Thomas et la garantie : l’IA ne connaît pas vos documents
C’est quoi, un RAG ? Prenez Thomas, au service client. Quelle garantie sur cette machine ? Il interroge l’IA : « en général, deux ans ». Plausible… mais votre contrat dit trois. L’IA ne connaît pas vos documents.
Un RAG : chercher dans vos documents avant de répondre
Un RAG, c’est une IA qui cherche dans vos documents avant de répondre. RAG : génération augmentée par la recherche. Deux temps : retrouver les bons passages, puis répondre avec.
Vos documents, réunis dans une bibliothèque
D’abord, vos documents : contrats, procédures, notices, mails, bases de données, réunis dans une bibliothèque. Un document mis à jour ? La réponse suit, sans rien réapprendre.
La recherche : deux ou trois extraits, le contexte
À chaque question, le système cherche les passages pertinents. Pas toute la bibliothèque : deux ou trois extraits, ajoutés à votre question. C’est le contexte.
Une réponse ancrée dans vos données, avec sa source
L’IA reçoit la demande et de quoi y répondre. Thomas repose sa question : « trois ans ; source : contrat cadre, page douze. » Une réponse ancrée dans vos données, et vous savez d’où elle vient.
Attention : un RAG ne garantit pas la vérité
Attention : un RAG ne garantit pas la vérité. Documents faux ou périmés : réponse fausse aussi. Trois réflexes : documents fiables, mise à jour régulière, vérification des réponses.
À retenir
Retenez : un RAG, c’est donner à l’IA les bonnes informations au bon moment : elle cherche dans vos documents avant de répondre.
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