Retrieval Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG) est un cadre qui combine des techniques de récupération d'information avec des modèles de génération de texte. Il utilise un moteur de recherche pour extraire des documents pertinents d'une base de données, puis un modèle de langage, comme GPT-4 ou Llama, pour générer des réponses basées sur ces documents.
Par exemple, un système RAG pourrait d'abord récupérer des articles scientifiques pertinents sur le changement climatique, puis utiliser GPT-4 pour générer un rapport synthétique basé sur ces articles.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) est un cadre qui combine des techniques de récupération d'information avec des modèles de génération de texte. Il utilise un moteur de recherche pour extraire des documents pertinents d'une base de données, puis un modèle de langage, comme GPT-4 ou Llama, pour générer des réponses basées sur ces documents.
Par exemple, un système RAG pourrait d'abord récupérer des articles scientifiques pertinents sur le changement climatique, puis utiliser GPT-4 pour générer un rapport synthétique basé sur ces articles.
RAG et Embeddings sont deux concepts liés mais distincts dans l'écosystème IA. Pour approfondir : Embeddings, Base vectorielle, Hallucination, LLM.
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