En intelligence artificielle et en prompt engineering, le terme « Retrieval Augmented Generation » (RAG) désigne une architecture particulière. Qu’est-ce que RAG ? C’est une technique qui combine la puissance des grands modèles de langage (LLM) avec la précision des informations stockées dans des bases de données externes.
Comment fonctionne RAG ?
RAG fonctionne en trois étapes principales. 1. Votre requête est analysée pour identifier les informations nécessaires. 2. Ensuite, RAG explore une base de données externe pour trouver les documents les plus pertinents. Imaginez une bibliothèque où RAG est le bibliothécaire qui sélectionne les livres appropriés à votre recherche. 3. Enfin, ces informations sélectionnées sont fournies au LLM qui génère alors une réponse plus complète et précise, enrichie par les données externes. C’est comme si le bibliothécaire vous donnait non seulement les livres, mais aussi un résumé personnalisé de leur contenu.
Pourquoi RAG est-il important ?
RAG est essentiel car il permet de dépasser les limites des LLM. Sans accès à des données externes actualisées, un LLM peut fournir des informations obsolètes ou incomplètes. RAG permet de contourner ce problème en fournissant au LLM les données contextuelles dont il a besoin pour générer des réponses plus pertinentes. Par exemple, un chatbot médical utilisant RAG peut accéder à des informations médicales à jour pour fournir des réponses plus précises et sûres, ou un assistant juridique peut se référer à la jurisprudence.
Exemples d’utilisation de RAG
- Support client : Un chatbot peut utiliser RAG pour accéder à la base de données clients et fournir des réponses personnalisées.
- Recherche d’informations : Un moteur de recherche peut utiliser RAG pour fournir des réponses plus précises et contextuelles aux requêtes complexes.
- Création de contenu : Un outil de rédaction peut utiliser RAG pour accéder à des informations pertinentes et générer des articles plus riches et plus précis.