Conclusion
Optimiser l’IA générative avec le RAG - La génération de réponses à partir de LLMs, augmentée par la recherche d’information

Le RAG constitue une solution majeure de la recherche d’information à l’heure de l’IA générative. Permettant de faire en sorte qu’un grand modèle de langue génère des réponses à partir de connaissances et de documents précis, ciblés ou privés, le RAG comble les lacunes d’un LLM entraîné sur des données dont on ne maîtrise pas l’origine, et qui peuvent être inexactes, ou avoir perdu leur validité. Face aux coûts importants pour entraîner ou affiner un grand modèle de langue, le RAG permet d’exploiter des modèles pré-entraînés et affinés. Il autorise une injection rapide et continue de nouvelles connaissances, dont pourra tirer profit un LLM génératif, dans l’optique de fournir des réponses fluides, ciblées et motivées.

Malgré les avancées des performances des modèles génératifs et des solutions RAG, plusieurs défis demeurent. Il est tout d’abord illusoire d’imaginer...