Glossaire
RAG
Retrieval-Augmented Generation | génération augmentée par la recherche
Répondre à une question en retrouvant d’abord les passages pertinents dans vos propres documents, puis en rédigeant la réponse à partir de ces passages plutôt que de la mémoire du modèle.
L’étape de recherche parcourt un corpus pour en extraire les passages pertinents ; l’étape de génération écrit une réponse ancrée dans ce qui a été retrouvé. L’intérêt est que la réponse vient de documents que vous maîtrisez et qu’elle peut leur être rattachée.
C’est la réponse habituelle à deux problèmes à la fois. Un modèle généraliste ne connaît pas vos procédures, et le spécialiser dessus est lent, coûteux et à refaire à chaque évolution. La recherche lit le document courant au moment de la question : mettre la procédure à jour met la réponse à jour.
La qualité se joue bien davantage sur la recherche que sur le modèle. Si le bon passage n’est pas retrouvé, aucun modèle ne produira une réponse juste à partir de ce qu’on lui a donné ; et si le corpus contient trois versions d’une procédure, le système répondra fidèlement d’après la mauvaise. La maîtrise documentaire fait donc partie du système, ce n’est pas un prérequis dont quelqu’un d’autre s’occupe.
Pour un atelier, le test honnête est de savoir si la réponse porte sa source. Un technicien a besoin de savoir quelle procédure, quelle révision, et si elle s’applique au modèle qu’il a devant lui : une réponse sans source n’est pas utilisable au poste, aussi fluide soit-elle.