Introduction au RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le probleme des LLM classiques

Les LLM comme ChatGPT ont des limites :

La solution : le RAG

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui permet a un LLM d'acceder a des sources de donnees externes avant de generer sa reponse.

Comment ca fonctionne ?

Les composants du RAG

1. La base de connaissances

Vos documents : PDF, pages web, bases de donnees, etc.

2. Le systeme d'indexation

Les documents sont decoupes et transformes en "embeddings" (representations numeriques).

3. La base vectorielle

Les embeddings sont stockes dans une base de donnees specialisee (Pinecone, Weaviate, Chroma...).

4. Le retrieveur

Il recherche les passages les plus pertinents pour votre question.

5. Le LLM

Il genere la reponse finale en se basant sur les documents retrouves.

Exemple concret

Sans RAG

Question : "Quelle est la politique de remboursement de votre entreprise ?"
Reponse LLM : "Je ne dispose pas d'informations sur votre entreprise specifique..."

Avec RAG

Question : "Quelle est la politique de remboursement de votre entreprise ?"
[Le RAG trouve dans vos documents :]
"Article 5.2 : Les remboursements sont possibles sous 30 jours..."
Reponse LLM : "Selon votre politique interne, les remboursements sont possibles
dans les 30 jours suivant l'achat, comme indique dans l'article 5.2..."

Les avantages du RAG

1. Informations a jour

Le RAG peut acceder a des donnees recentes sans re-entrainer le modele.

2. Sources verifiables

Chaque reponse peut citer ses sources.

3. Donnees privees

Vos documents restent prives (pas besoin de les envoyer a OpenAI).

4. Moins d'hallucinations

Le modele se base sur des faits reels.

Cas d'usage

Chatbot d'entreprise

Un assistant qui connait tous vos documents internes.

Support client

Reponses basees sur votre FAQ et documentation.

Recherche juridique

Analyse de jurisprudence et contrats.

Assistant medical

Acces a la documentation medicale a jour.

Les defis du RAG

1. Qualite de la recherche

Si le retrieveur ne trouve pas les bons documents, la reponse sera mauvaise.

2. Taille du contexte

Les LLM ont une limite de tokens. Il faut selectionner les passages les plus pertinents.

3. Maintenance

La base de connaissances doit etre mise a jour regulierement.

Pour aller plus loin

Le RAG est devenu incontournable pour les applications IA en entreprise. Dans les prochains guides, nous verrons :