RAG

Le RAG, pour « génération augmentée par la recherche », est une méthode qui fait d’abord chercher les passages utiles dans vos documents, puis les transmet au modèle de langage pour qu’il rédige sa réponse. L’IA s’appuie ainsi sur vos sources plutôt que sur sa seule mémoire.

Publié le , mis à jour le .

À quoi sert le RAG dans une PME ?

Le RAG sert quand la bonne réponse se trouve dans vos propres documents : procédures, conditions générales, fiches produits, base de connaissances. Il permet de répondre à une question interne ou client en citant ces sources.

Il évite de réentraîner un modèle à chaque mise à jour. Il suffit de mettre à jour les documents consultés.

Comment fonctionne le RAG ?

Les documents sont découpés en passages et indexés. Quand une question arrive, le système retrouve les passages les plus proches, puis les donne au modèle avec la question. Le modèle rédige une réponse à partir de ces extraits.

À titre d’illustration, un collaborateur demande le délai de rétractation prévu dans vos conditions de vente : le système retrouve l’article concerné et prépare une réponse qui le cite. Cet exemple décrit un usage possible, pas une mission client de NYXON.

Quand le RAG est-il utile ?

Utilisez-le quand les questions portent sur un ensemble de documents qui évolue et qu’il faut pouvoir vérifier la source. Si l’information tient en quelques lignes fixes, une consigne simple au modèle suffit souvent.

Quelles limites faut-il prévoir ?

La réponse ne vaut que la qualité des documents. Un document obsolète ou contradictoire donnera une réponse fausse. Prévoyez un responsable de la mise à jour, des tests sur des questions réelles et l’affichage des sources utilisées.

Limitez les documents accessibles à ce dont l’usage a besoin, surtout s’ils contiennent des données personnelles.

Où vérifier ces explications ?

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