Comprendre le RAG (Partie 1) : Vue d'ensemble du Retrieval-Augmented Generation

Cet article présente les bases du Retrieval-Augmented Generation (RAG) en expliquant comment la préparation des données et la recherche sémantique permettent à un LLM de générer des réponses précises à partir de documents externes.

Type Article

Catégorie Data & IA

Temps de lecture 1 min

Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une architecture qui connecte un modèle de langage (LLM) à vos propres sources d'information externes. Son fonctionnement s'articule autour de deux grands processus complémentaires : la préparation des données en amont et le traitement de la requête en temps réel.