RAGRetrieval-Augmented Generation
Réponse directe
Une méthode qui fournit au modèle des documents pertinents avant sa réponse.
Explication détaillée
Un système RAG recherche des passages dans une base documentaire, puis les ajoute au contexte du modèle. Cela permet de répondre à partir d’informations privées, récentes ou spécialisées sans réentraîner entièrement le modèle.
Exemple
Un assistant interne répond à partir des procédures et documents de l’entreprise.
Analogie
Un examen à livre ouvert où l’on sélectionne d’abord les bonnes pages.
Erreurs fréquentes
Croire que le RAG élimine toutes les hallucinations ou modifie les connaissances internes du modèle.
Termes liés
Sources
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — arXiv (Lewis et al., 2020) · consulté le 2026-07-22
Dernière mise à jour : 22/07/2026 · Rédaction : Alban Speckaert