Glossaire

Génération augmentée par récupération (RAG)

Qu’est-ce que Génération augmentée par récupération (RAG) ?

La génération augmentée par récupération associe recherche et génération de texte : avant de répondre, le système cherche dans une base de connaissances (manuels, directives, FAQ…) les passages pertinents et les transmet au modèle de langage comme contexte. La réponse s'appuie ainsi sur des contenus actuels propres à l'entreprise, et pas seulement sur les connaissances d'entraînement du modèle. Cela réduit les affirmations inventées, rend les sources traçables et permet des mises à jour sans nouvel entraînement.

Ce que fait KI.ordo

C'est précisément ainsi que fonctionnent les agents KI.ordo : ils parcourent les connaissances enregistrées par recherche de mots-clés (BM25) et répondent en citant leurs sources.

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Thèmes

RAG
recherche documentaire
modèles de langage

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Termes associés

Pipeline de récupération

Une pipeline de récupération (retrieval pipeline) est l'enchaînement d'étapes par lequel un système trouve les informations pertinentes pour une question. Elle comprend généralement : importer et nettoyer les documents, les découper en segments, construire un index de recherche, reformuler éventuellement la requête, rechercher les résultats, les classer (reranking) et transmettre les meilleurs au modèle de langage. Elle constitue la base de toute application RAG ; sa qualité conditionne largement celle des réponses.

RAG
recherche
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Hallucination

On parle d’hallucination lorsqu’un modèle d’IA produit une réponse convaincante mais fausse ou inventée de toutes pièces, par exemple une décision de justice inexistante, un chiffre erroné ou une source fictive. La cause : les modèles de langage produisent des formulations probables ; ils ne vérifient pas automatiquement les faits. Le risque diminue lorsque les réponses s’appuient sur des sources vérifiées, citent leurs références et que des personnes contrôlent les résultats importants.

Modèles de langage
Fiabilité
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Modèle

Génération augmentée par cache (CAG)

La génération augmentée par cache (CAG) est une approche dans laquelle un modèle de langage ne cherche pas l'information à chaque question : une base de connaissances limitée est chargée à l'avance dans sa fenêtre de contexte, puis cet état est mis en cache, ce qui supprime l'étape de recherche. Le terme est apparu fin 2024 comme alternative à la RAG. La CAG convient aux bases petites et stables ; pour des données volumineuses ou changeantes, la RAG reste plus pratique.

RAG
Fenêtre de contexte
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Recherche d'information

La recherche d'information regroupe les méthodes qui retrouvent, dans de grands ensembles de textes, les documents ou passages correspondant à une requête et les classent par pertinence. Des approches classiques comme BM25 pondèrent les termes selon leur fréquence et leur rareté ; les plus récentes ajoutent la similarité sémantique. Elle est à la base des moteurs de recherche, de la recherche en entreprise et de la génération augmentée par récupération (RAG), où un modèle de langage s'appuie sur les passages trouvés pour répondre.

Recherche
BM25
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