Une technique qui améliore les réponses de l'IA en récupérant l'information pertinente dans une base de connaissances avant de générer une réponse, ce qui produit des résultats plus exacts et vérifiables.
La génération augmentée par récupération combine la puissance des grands modèles de langage avec la récupération d'information en temps réel. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les données d'entraînement, les systèmes RAG parcourent les documents, les bases de données et les bases de connaissances de votre organisation pour trouver le contexte pertinent avant de générer une réponse. On obtient ainsi des réponses ancrées dans votre contenu réel, ce qui réduit les hallucinations et assure une exactitude à jour. Pour les entreprises, le RAG est le fondement d'assistants IA fiables, capables de citer leurs sources et de rester alignés sur les connaissances de l'entreprise.