Former à l’utilisation de l’outil et notamment au prompt engineering, c’est-à-dire à la manière de formuler des requêtes au système de RAG pour obtenir les réponses les plus satisfaisantes possibles. En effet, les modèles d’IA sont très sensibles à la manière dont est formulée la demande, aux termes employés et à l’ordre dans lequel les requêtes sont formulées. De nombreux guides didactiques de prompt engineering sont disponibles en ligne.
La génération augmentée par récupération, ou RAG (pour retrieval augmented generation), est une technologie qui consiste à améliorer les réponses des modèles d'IA générative en les alimentant avec des connaissances issues des bases de données/documents internes. Cette approche permet aux modèles d'IA de "consulter" les données spécifiques en temps réel avant de fournir une réponse. Le RAG améliore la pertinence et la précision des informations générées mais aussi la traçabilité de l’information et contribue notamment à réduire le risque d’hallucinations (réponses absurdes) par rapport à la simple utilisation d’un modèle d’IA générative.
La génération augmentée par récupération (RAG) révolutionne l'IA moderne en permettant aux modèles de langage avancés (LLM) d'intégrer des connaissances externes pour des réponses plus pertinentes et précises.
la génération augmentée par le cache (CAG) précharge les connaissances statiques pour des réponses plus rapides et plus efficaces.
Utiliser le RAG lorsque (Recherche documentaire):
Vous travaillez avec des bases de connaissances volumineuses.
Vous gérez des contenus en constante évolution.
Vos requêtes sont variées et imprévisibles.
La précision des réponses est une priorité absolue.
Utiliser le CAG lorsque (style FAQ):
Les connaissances nécessaires sont limitées et bien définies.
Les requêtes similaires se répètent fréquemment.
La vitesse de réponse est cruciale pour l’application.
Les données utilisées sont stables et rarement mises à jour.
Dernière modification : le 2026/06/09
