Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) fait répondre un modèle de langage à partir de vos propres documents : le système cherche d’abord les passages pertinents, puis le modèle rédige une réponse qui s’appuie sur eux et les cite. C’est la façon la plus courante de construire un assistant fiable sur une documentation interne.
Pourquoi ne pas simplement « entraîner » le modèle ?
Réentraîner un modèle sur vos documents est coûteux, lent à mettre à jour et ne garantit pas qu’il citera la bonne source. Avec le RAG, les documents restent dans votre base : on ajoute, corrige ou retire un document, et la réponse suivante en tient compte.
Comment ça fonctionne
- PréparationLes documents (PDF, pages web, fiches produits, procédures) sont découpés en passages et convertis en vecteurs (embeddings) stockés dans une base de recherche.
- RechercheÀ chaque question, le système retrouve les passages les plus proches, souvent en combinant recherche sémantique et recherche par mots-clés.
- GénérationLe modèle reçoit la question et ces passages, avec la consigne de répondre uniquement à partir d’eux et de citer ses sources.
- ContrôleLa réponse affiche ses sources ; si rien de pertinent n’est trouvé, l’assistant le dit au lieu d’inventer.
Ce qui fait la qualité d’un RAG
- Des documents à jour et bien structurés : la qualité des réponses ne dépasse jamais celle des sources.
- Un bon découpage : des passages trop longs noient l’information, trop courts perdent le contexte.
- Les droits d’accès : un utilisateur ne doit retrouver que les documents qu’il a le droit de lire.
- Une évaluation continue : un jeu de questions de référence, avec les réponses attendues, mesuré à chaque changement.
Limites à connaître
- Le RAG ne corrige pas une documentation contradictoire : il faut d’abord la mettre en ordre.
- Les questions qui demandent un calcul ou une vue d’ensemble sur tous les documents se traitent mieux avec une requête sur des données structurées.
- Les documents confidentiels imposent un choix d’hébergement et de fournisseur adapté.
Vous avez une documentation, une base de procédures ou un catalogue à rendre interrogeable ? Nous pouvons tester l’approche sur un échantillon de vos documents.