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Génération augmentée par récupération
Acronyme : RAG
Le RAG combine un moteur de recherche documentaire et un LLM : avant de répondre, le système va chercher les passages les plus pertinents dans une base de connaissances propre à l'entreprise, puis les injecte dans le contexte du modèle.
Pourquoi c'est important
Le RAG permet à une IA de répondre avec des informations propres et à jour de l'entreprise, sans avoir à réentraîner le modèle, et en réduisant fortement le risque d'hallucination.
Exemple concret
Le Smart Hub de Kaliteq utilise le RAG pour répondre aux questions des équipes en s'appuyant sur les documents déposés dans la Data Room du diagnostic.
Notions associées
Base de connaissancesRecherche vectorielleContexte augmenté
Pour aller plus loin
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