RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui permet à un modèle de langage de générer une réponse en s'appuyant sur des documents spécifiques récupérés au moment de la question (documentation interne, base de connaissance, catalogue produit), plutôt que sur ses seules connaissances générales apprises à l'entraînement. Concrètement, la question de l'utilisateur est utilisée pour rechercher les passages les plus pertinents dans une base documentaire, qui sont ensuite transmis au modèle comme contexte pour formuler sa réponse. C'est l'approche la plus fiable pour construire un assistant IA qui répond avec les informations réelles et à jour d'une entreprise, sans réentraîner de modèle.