RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Le RAG est une technique qui connecte un modèle de langage à une base documentaire externe, lui permettant de répondre en s'appuyant sur vos propres données et documents.
Définition complète
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.
Comment l'utilisent les PME ?
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.
Comment Propulse utilise RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Questions fréquentes sur RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Quelle est la différence entre RAG et fine-tuning ?
Le RAG connecte un LLM existant à une base de documents externe sans le modifier. Le fine-tuning modifie le modèle lui-même pour qu'il apprenne vos données. Le RAG est plus rapide, moins coûteux et plus facile à mettre à jour. Le fine-tuning est préférable pour apprendre un style ou un vocabulaire très spécifique.
Quel volume de documents un système RAG peut-il gérer ?
Des millions de documents. Le stockage vectoriel (Pinecone, Weaviate, pgvector) est conçu pour indexer et rechercher dans d'immenses corpus avec des temps de réponse en millisecondes.
Le RAG cite-t-il ses sources ?
Oui, c'est l'un de ses avantages clés. Chaque réponse peut inclure les sources documentaires utilisées, permettant à l'utilisateur de vérifier l'information originale.
Combien coûte un système RAG ?
Le déploiement initial varie de 5 000€ à 30 000€ selon la volumétrie et la complexité. Les coûts de fonctionnement mensuel sont généralement faibles (coûts API + infrastructure cloud).
Mettre en place RAG (Retrieval-Augmented Generation) dans votre entreprise
Nos experts vous accompagnent de l'audit à l'intégration. Première consultation gratuite.