{"id":337,"date":"2025-01-31T03:39:00","date_gmt":"2025-05-30T21:28:54","guid":{"rendered":"https:\/\/happynumeric.com\/lexique-intelligence-artificielle\/r\/definition_retrieval-augmented-generation\/"},"modified":"2025-06-05T23:34:37","modified_gmt":"2025-06-05T21:34:37","slug":"definition-retrieval-augmented-generation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/happynumeric.com\/lexique-intelligence-artificielle\/r\/definition-retrieval-augmented-generation\/","title":{"rendered":"Retrieval augmented generation"},"content":{"rendered":"

Retrieval Augmented Generation<\/h2>\n

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est une technique puissante en Intelligence Artificielle et en prompt engineering qui permet d’am\u00e9liorer la qualit\u00e9 et la pertinence des r\u00e9ponses g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les mod\u00e8les de langage. Qu’est-ce que retrieval augmented generation ? C’est une m\u00e9thode qui combine la g\u00e9n\u00e9ration de texte par IA avec la recherche d’informations pertinentes dans une base de donn\u00e9es externe.<\/p>\n

Comment fonctionne Retrieval Augmented Generation ?<\/h3>\n

Imaginez que vous deviez \u00e9crire un article sur un sujet complexe. Au lieu de vous fier uniquement \u00e0 vos connaissances, vous effectueriez probablement des recherches pour rassembler des informations compl\u00e9mentaires. Le RAG fonctionne de la m\u00eame mani\u00e8re. Lorsqu’on lui soumet une requ\u00eate, le mod\u00e8le de langage ne se contente pas de g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse \u00e0 partir de ses connaissances internes. Il interroge d’abord une base de donn\u00e9es externe (comme un ensemble de documents, une base de connaissances ou internet) pour trouver des informations contextuelles pertinentes. Ces informations sont ensuite utilis\u00e9es pour enrichir le prompt initial et guider la g\u00e9n\u00e9ration de texte, permettant ainsi de produire des r\u00e9ponses plus pr\u00e9cises, compl\u00e8tes et actualis\u00e9es.<\/p>\n

Imaginez un cuisinier (le mod\u00e8le de langage) qui doit pr\u00e9parer un plat (la r\u00e9ponse). Avec le RAG, au lieu de se baser uniquement sur ses recettes m\u00e9moris\u00e9es, il peut consulter un livre de cuisine (la base de donn\u00e9es externe) pour trouver des recettes sp\u00e9cifiques et des conseils d’experts avant de commencer \u00e0 cuisiner. Le r\u00e9sultat est un plat plus raffin\u00e9 et plus fid\u00e8le \u00e0 la demande initiale.<\/p>\n

Pourquoi Retrieval Augmented Generation est-il important ?<\/h3>\n

Le RAG est crucial car il permet de surmonter certaines limitations des mod\u00e8les de langage. Ces mod\u00e8les, bien que puissants, peuvent parfois g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses inexactes, biais\u00e9es ou d\u00e9connect\u00e9es de la r\u00e9alit\u00e9. En int\u00e9grant une \u00e9tape de recherche d’informations, le RAG am\u00e9liore la fiabilit\u00e9 et la pertinence des r\u00e9ponses. De plus, il permet aux mod\u00e8les de langage de s’adapter \u00e0 des domaines sp\u00e9cifiques en utilisant des bases de donn\u00e9es sp\u00e9cialis\u00e9es. Cela ouvre des perspectives consid\u00e9rables pour des applications telles que les chatbots, la r\u00e9daction assist\u00e9e par ordinateur, la recherche d’information et bien d’autres.<\/p>\n

Exemples d’utilisation de retrieval augmented generation<\/h3>\n