RAG is a technique that connects a language model to an external knowledge base so it can answer questions based on your specific documents.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui résout l'une des principales limitations des LLM : leur méconnaissance de vos données propriétaires. Au lieu d'entraîner un nouveau modèle, on lui donne accès à une base de connaissances qu'il peut consulter au moment de générer une réponse.
Techniquement, le RAG fonctionne en trois étapes : (1) les documents sont découpés en fragments et transformés en vecteurs numériques (embeddings) stockés dans une base vectorielle, (2) quand une question arrive, les fragments les plus pertinents sont récupérés, (3) le LLM génère une réponse en s'appuyant sur ces fragments avec citation des sources.
Pour les entreprises, le RAG est souvent la solution optimale pour créer un chatbot ou un assistant IA qui connaît votre documentation interne (manuels, procédures, historique client, base légale) sans avoir à entraîner un nouveau modèle coûteux.
Un RAG indexe toute la jurisprudence pertinente et les contrats d'un cabinet. L'avocat peut poser des questions en langage naturel et obtenir des réponses sourcées en quelques secondes.
Un RAG indexe les guidelines HAS, le Vidal et les protocoles internes. Le médecin consulte l'assistant IA pour vérifier les contre-indications ou les dosages recommandés.
Un RAG indexe tous les DOE, CCTP et comptes-rendus de chantier. Le chef de chantier retrouve instantanément toute information technique sans chercher dans des centaines de fichiers.
Un RAG indexe les conditions générales, les circulaires et la jurisprudence. Les gestionnaires de sinistres posent leurs questions en langage naturel et obtiennent des réponses sourcées en quelques secondes, réduisant le temps de traitement de 40%.
Un RAG connecté aux supports de cours permet aux stagiaires de poser des questions après la session et d'obtenir des réponses précises basées sur le contenu pédagogique, avec renvoi vers les chapitres sources.
| Critère | RAG | Fine-tuning | Prompt avec contexte |
|---|---|---|---|
| Mise à jour des données | Instantanée (ajout documents) | Réentraînement nécessaire | Manuelle (copier-coller) |
| Volume de données | Illimité (base vectorielle) | Limité (coût entraînement) | Très limité (fenêtre contexte) |
| Sources citées | Oui (traçabilité) | Non | Non |
| Coût initial | Moyen (5-30K€) | Élevé (5-50K€+) | Quasi nul |
| Cas d'usage idéal | FAQ, documentation, support | Style, vocabulaire spécialisé | Prototypage, tests rapides |
RAG connects an existing LLM to an external document base without modifying it. Fine-tuning modifies the model itself to learn your data. RAG is faster, less costly and easier to update.
Millions of documents. Vector storage (Pinecone, Weaviate, pgvector) is designed to index and search across immense corpora with millisecond response times.
Yes, that's one of its key advantages. Each response can include the documentary sources used, allowing users to verify the original information.
Initial deployment ranges from €5,000 to €30,000 depending on volume and complexity. Monthly operating costs are generally low (API costs + cloud infrastructure).
Yes, multilingual embedding models (like multilingual-e5) allow indexing documents in French, English, Arabic and other languages in a single vector database. A user can ask a question in French and get answers from documents in English.
Naive RAG simply chunks documents and searches by similarity. Advanced RAG adds result re-ranking, query reformulation, metadata filtering and parent/child chunk management. These optimizations improve response relevance by 20 to 40%.
We start from your concrete situation: your tools, your processes, your data. No jargon — just results.