Comprendre la Génération Augmentée par Récupération et comment elle révolutionne l'IA
Imaginez un assistant IA qui non seulement connaît le monde grâce à son entraînement, mais peut aussi consulter vos documents, votre base de connaissances, ou n'importe quelle source d'information en temps réel pour vous donner des réponses précises et actualisées. C'est exactement ce que fait le RAG.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui transforme les modèles de langage en leur donnant accès à des connaissances externes. Au lieu de se fier uniquement à ce qu'ils ont appris pendant leur entraînement, ils peuvent maintenant "chercher" dans vos données pour donner des réponses plus pertinentes et vérifiables.
Le RAG combine deux concepts puissants : la recherche d'information (Retrieval) et la génération de texte (Generation). Quand vous posez une question, le système cherche d'abord les informations pertinentes dans une base de données, puis utilise un modèle de langage pour générer une réponse basée sur ces informations. C'est comme avoir un assistant qui vérifie toujours ses sources avant de répondre.
Le système cherche les informations les plus pertinentes dans votre base de connaissances
Ces informations sont ajoutées au contexte de la question
Le modèle génère une réponse précise basée sur les informations récupérées
Commencez gratuitement et créez votre premier système RAG en quelques minutes
Ici pour vous aider
Salut ! Pose-moi des questions sur Ailog et comment intégrer votre RAG dans vos projets !