Génération augmentée par récupération (RAG)

Répondre en récupérant d'abord les passages pertinents de vos documents, puis en les donnant au modèle comme contexte.

Le RAG permet d'utiliser des connaissances privées ou récentes sans réentraînement, et rend les réponses vérifiables. Sa qualité dépend fortement du découpage, de la recherche et du classement des documents.

Tous les termes

Dans les autres langues

Retrieval-augmented generation (RAG) English
التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) العربية

Termes associés

Embedding (plongement vectoriel)Une liste de nombres (un vecteur) qui représente le sens d'un texte, d'une image ou d'un son, de sorte que des éléments proches aient des vecteurs proches.
Base de données vectorielleUne base conçue pour stocker des embeddings et retrouver rapidement les plus proches d'une requête.
Ancrage (grounding)Fonder la réponse du modèle sur des sources fournies ou des données en direct plutôt que sur sa seule mémoire.

Questions fréquentes

Que signifie Génération augmentée par récupération (RAG) ?

Répondre en récupérant d'abord les passages pertinents de vos documents, puis en les donnant au modèle comme contexte. Le RAG permet d'utiliser des connaissances privées ou récentes sans réentraînement, et rend les réponses vérifiables. Sa qualité dépend fortement du découpage, de la recherche et du classement des documents.