Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui connecte un LLM à des sources de données externes via la recherche vectorielle. Plutôt que de se fier uniquement aux connaissances apprises lors de l'entraînement, le modèle interroge une base documentaire pour enrichir ses réponses avec des informations précises, actualisées et spécifiques à votre contexte métier.
Architecture
Le pipeline RAG se décompose en quatre étapes : l'indexation des documents sous forme d'embeddings vectoriels, leur stockage dans une base vectorielle (Pinecone, Qdrant, pgvector), la recherche sémantique des passages pertinents pour une requête donnée, puis la génération d'une réponse par le LLM enrichie de ce contexte récupéré.
Cas d'usage
Le RAG excelle pour les bases de connaissances internes (documentation technique, procédures RH, référentiels métier), le support client intelligent qui puise dans l'historique des tickets et la documentation produit, et les assistants métier spécialisés capables de répondre avec précision sur des domaines pointus.
Le RAG est le pont pragmatique entre l'IA générique et la connaissance spécifique de votre entreprise : il transforme un LLM généraliste en assistant expert de votre métier, sans nécessiter de ré-entraînement coûteux.