RAG (Retrieval-Augmented Generation)
« Technique qui connecte une intelligence artificielle à vos bases de données et documents pour qu'elle réponde en s'appuyant sur vos informations réelles, pas uniquement sur ses connaissances générales. »
RAG (Retrieval-Augmented Generation) : définition et fonctionnement
Le RAGRAG (Retrieval-Augmented Generation)Technique qui connecte une intelligence artificielle à vos bases de données et documents pour qu'elle réponde en s'appuy…Voir dans le glossaire → (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui enrichit les réponses d'un modèle d'IAIA (Intelligence Artificielle)Ensemble de technologies permettant à des machines d'apprendre et d'effectuer des tâches habituellement réservées à l'in…Voir dans le glossaire → en lui fournissant des informations contextuelles extraites de vos propres sources de données. Au lieu de se fier uniquement à ses connaissances d'entraînement (qui peuvent être obsolètes ou génériques), l'IAIA (Intelligence Artificielle)Ensemble de technologies permettant à des machines d'apprendre et d'effectuer des tâches habituellement réservées à l'in…Voir dans le glossaire → recherche d'abord les informations pertinentes dans vos documents, puis génère une réponse fondée sur ces données.
Le processus se déroule en deux étapes : la récupération (Retrieval) et la génération (Generation). D'abord, le système recherche dans vos bases documentaires — PDF, fiches produits, e-mails, bases de données — les passages les plus pertinents par rapport à la question posée. Ensuite, le modèle de langage utilise ces passages comme contexte pour formuler une réponse précise et sourcée.
Pour les entreprises, le RAGRAG (Retrieval-Augmented Generation)Technique qui connecte une intelligence artificielle à vos bases de données et documents pour qu'elle réponde en s'appuy…Voir dans le glossaire → est la voie la plus rapide pour déployer une IAIA (Intelligence Artificielle)Ensemble de technologies permettant à des machines d'apprendre et d'effectuer des tâches habituellement réservées à l'in…Voir dans le glossaire → utile sans entraîner de modèle : il suffit de connecter un modèle existant (Claude, Mistral, Qwen) à vos données via un pipeline de recherche vectorielle. Les réponses sont factuelles, vérifiables et mises à jour en temps réel dès que vos documents évoluent.
Comment Les Entrecodeurs utilisent RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?
Pour Extracom, nous avons mis en place un pipeline RAGRAG (Retrieval-Augmented Generation)Technique qui connecte une intelligence artificielle à vos bases de données et documents pour qu'elle réponde en s'appuy…Voir dans le glossaire → connecté aux sources officielles (INSEE, Infogreffe) pour enrichir automatiquement les bases de données clients. Le système recherche les informations à jour sur chaque entreprise et alimente les fiches contacts avec les données vérifiées — chiffre d'affaires, dirigeants, codes NAF — en moins de 48 heures pour 10 000 contacts.
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