RAG : boostez la génération de texte par l’accès à des sources fiables
RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture d’intelligence artificielle qui combine génération de texte et récupération d’information. Avant de générer une réponse, le modèle va chercher des documents pertinents dans une base de données pour s’appuyer sur du contenu réel.
Pourquoi c’est important
Contrairement aux modèles classiques qui s’appuient uniquement sur leurs poids internes, le RAG permet d’ancrer les réponses dans des faits vérifiables. Cela réduit les hallucinations, améliore la précision et permet de personnaliser les réponses selon des bases de connaissance spécifiques.
Comment le mettre en œuvre
- Préparer une base documentaire structurée (indexée et vectorisée).
- Générer un vecteur de requête à partir du prompt utilisateur.
- Récupérer les documents les plus proches via une base vectorielle.
- Injecter ces documents dans le prompt du générateur pour créer une réponse augmentée.
Bonnes pratiques à retenir
- Utiliser des documents à jour et de qualité pour la base de récupération.
- Gérer le prompt engineering avec attention pour bien contextualiser l’information injectée.
- Tester la robustesse du système sur différents cas d’usage (recherche, support, résumé…).
Le RAG est une approche puissante pour allier la créativité de l’IA générative à la rigueur de la recherche documentaire, idéale pour des cas d’usage professionnels exigeants.