Qu'est-ce que la Génération Augmentée par Récupération (RAG) ?

RAG est le processus d'optimisation de la sortie d'un LLM pour référencer une base de connaissances spécifique qui n'a peut-être pas fait partie de ses données de formation avant de générer une réponse.

En d'autres termes, RAG aide à étendre les capacités puissantes des LLM à des domaines ou des bases de connaissances spécifiques sans nécessiter une formation supplémentaire.

Voici comment RAG fonctionne :

1 - L'utilisateur écrit une invite de requête dans l'interface utilisateur du LLM. Cette requête est transmise au serveur principal où elle est convertie en représentation vectorielle.

2 - La requête est envoyée à un système de recherche.

3 - Ce système de recherche peut faire référence à diverses sources de connaissances telles que des PDF, des recherches Web, des bases de code, des documents, des bases de données ou des API pour récupérer des informations pertinentes pour répondre à la requête.

4 - Les informations récupérées sont renvoyées au modèle RAG.

5 - Le modèle complète la saisie originale de l'utilisateur en ajoutant les informations récupérées au contexte et en les envoyant à l'endpoint LLM. Les différentes options LLM sont GPT d'Open AI, Claude Sonnet, Google Gemini, etc.

6 - Le LLM génère une réponse basée sur le contexte amélioré et fournit une réponse à l'utilisateur.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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