RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui combine un modele de langage (LLM) avec une base de connaissances externe. Au lieu de compter uniquement sur ce que le modele a appris pendant son entrainement, le RAG va chercher les informations pertinentes dans vos documents avant de generer une reponse.

En pratique, cela fonctionne en deux etapes : (1) une recherche semantique identifie les passages les plus pertinents dans votre base documentaire, puis (2) le LLM utilise ces passages comme contexte pour formuler sa reponse. Le resultat : des reponses plus precises, a jour, et basees sur vos donnees reelles plutot que sur des connaissances generiques.

Le RAG est particulierement utile pour les assistants internes (FAQ, documentation technique, support client) ou la gestion de corpus importants (contrats, reglementation, catalogues). C'est l'architecture que nous recommandons chez CZ Multimedia quand un client veut brancher une IA sur ses propres donnees sans fine-tuner un modele complet.