Comprendre le RAG : enrichir un modèle avec un corpus maîtrisé.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) désigne une architecture dans laquelle un système va chercher des extraits dans un corpus, puis les fournit comme contexte à un modèle de langage. L'objectif n'est pas de « tout savoir », mais de répondre à partir de documents que l'organisation a choisi d'exposer.

Quand le RAG est pertinent

Il devient intéressant lorsqu'il existe un fonds documentaire utile — procédures, dossiers, bases internes — et que les utilisateurs perdent du temps à chercher. Il l'est moins lorsqu'il n'y a ni corpus, ni droits clairs, ni question métier.

Ce que le RAG ne promet pas

Les droits d'accès, les citations, l'évaluation et les journaux font partie du produit. Sans eux, le système peut exposer des informations au mauvais destinataire ou donner une confiance excessive.

Intelligence artificielle — Pour relier cette brique à une démarche d'IA d'entreprise.