Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Définition

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) désigne une méthode de l’intelligence artificielle qui dote un Large Language Model (LLM) de la capacité d’accéder de manière ciblée à des sources de connaissances externes afin de produire des réponses plus actualisées, précises et vérifiables. Elle combine Information Retrieval et génération de texte : d’abord, les informations pertinentes sont recherchées dans des bases de données ou des collections de documents, puis elles sont intégrées dans la génération de la réponse.

Un système logiciel RAG intègre des sources de connaissances externes en récupérant, pour chaque requête, des documents pertinents (« Retrieval ») à partir d’un index et en les fournissant au LLM comme contexte. L’objectif est d’aller au-delà des connaissances figées dans l’entraînement initial du modèle et d’inclure des informations actuelles ou spécifiques à un domaine.

Publics cibles

• Entreprises disposant de chatbots, de moteurs de recherche ou de solutions internes de gestion des connaissances
• Instituts de recherche ayant besoin d’accéder aux publications récentes
• Secteurs à forte exigence de précision (ex. médecine, droit, technique)
• Développeurs de systèmes d’IA spécialisés

Avantages

• Actualité : accès permanent aux données les plus récentes
• Précision : réduction des hallucinations grâce à des informations vérifiées
• Traçabilité : possibilité de vérifier les affirmations via les sources citées
• Spécificité sectorielle : intégration de données internes ou propres à un domaine
• Efficacité : pas besoin de réentraîner complètement le modèle

Composants essentiels

• Index de données : stockage structuré des documents interrogeables
• Retriever : algorithme (ex. Dense Passage Retrieval, BM25) pour sélectionner les passages pertinents
• Augmentation : intégration des contenus trouvés dans le prompt
• Générateur : LLM qui formule la réponse en utilisant le contexte enrichi

Priorités

• Pertinence des résultats : retrouver des informations précises et fiables
• Scalabilité : fonctionnement efficace même sur de très grandes bases de données
• Sécurité & conformité : protection des données sensibles
• Transparence : divulgation des sources utilisées

Tendances

• Association avec des données multimodales (texte, image, audio, vidéo)
• Intégration dans les systèmes d’Enterprise Search et d’assistants numériques
• Déploiement dans des applications temps réel connectées à des flux de données vivantes