RAG en entreprise : le guide pratique pour des réponses IA fiables

Si vous avez essayé de faire répondre un LLM à des questions sur vos données internes et obtenu des réponses approximatives ou inventées, vous comprenez pourquoi le RAG est devenu incontournable. Qu'est-ce que le RAG exactement ? Le Retrieval-Augmented Generation combine deux étapes : 1. Retrieval : rechercher dans vos documents les passages pertinents à une question 2. Generation : utiliser un LLM pour synthétiser une réponse basée sur ces passages Au lieu de demander au modèle de « deviner » la réponse depuis sa mémoire d'entraînement, vous lui fournissez les sources exactes. Résultat : des réponses factuelles, sourcées et vérifiables. Pourquoi le RAG plutôt que le fine-tuning ? Pour 90% des cas d'usage en entreprise, le RAG est la meilleure option. Architecture d'un système RAG p…