~$ man rag
C'est quoi le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?
définition
Le RAG, Retrieval-Augmented Generation, est une méthode qui combine recherche d'informations et génération de texte par LLM.
Le modèle ne répond pas seulement avec ce qu'il a appris à l'entraînement : il récupère d'abord des documents pertinents via recherche vectorielle, puis les utilise pour construire sa réponse.
Cette approche réduit les hallucinations et permet d'intégrer facilement des données privées ou récentes sans réentraîner le modèle.
C'est comme si tu devais répondre à une question sur ton quartier sans tout savoir par cœur : tu ouvres ton téléphone, tu cherches la rue exacte sur une carte, et tu lis les infos avant de parler.
à retenir
- Le RAG ajoute une étape de recherche avant la génération pour ancrer les réponses dans des faits réels.
- Il utilise des embeddings et une base vectorielle pour trouver rapidement les documents utiles.
- C'est plus rapide et moins cher que le fine-tuning quand on veut mettre à jour les connaissances.
- Le RAG est particulièrement adapté aux chatbots internes d'entreprise ou aux assistants sur des bases documentaires.
- Ses performances dépendent fortement de la qualité du chunking et de la recherche vectorielle.
le marché en 2026
En 2026, les compétences RAG sont très recherchées chez les ingénieurs LLM et les développeurs IA car les entreprises veulent connecter leurs propres données à des modèles sans coûts de fine-tuning élevés ; les postes de LLM Engineer et AI Application Developer explosent.
questions fréquentes
Quels outils sont utilisés pour construire un système RAG ?
On utilise généralement LangChain ou LlamaIndex pour l'orchestration, une base vectorielle comme Chroma, Pinecone ou Weaviate, et un modèle d'embedding comme text-embedding-3-small.
Le RAG remplace-t-il le fine-tuning ?
Non, il le complète souvent. Le RAG est préféré quand on veut injecter des données changeantes ou privées, tandis que le fine-tuning reste utile pour spécialiser le style ou les capacités du modèle.
Comment mesurer la qualité d'un système RAG ?
On regarde la pertinence des documents récupérés (recall), la fidélité de la réponse aux sources (groundedness) et le taux d'hallucinations via des métriques comme RAGAS ou des évaluations humaines.
Le RAG fonctionne-t-il bien avec des PDFs et documents longs ?
Oui, mais il faut découper les documents en chunks de taille adaptée et utiliser des techniques comme le chunking sémantique ou le hierarchical indexing pour garder le contexte.
