Définition
Qu'est-ce que le RAG ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture combinant un modèle de langage avec une recherche d'information externe.
Comment fonctionne le RAG
Le RAG résout un problème central des LLMs classiques : les connaissances sont limitées à la période d'entraînement.
Un processus en deux étapes :
- 1) Retrieval : Le système recherche des sources externes.
- 2) Génération : Le modèle utilise ses connaissances plus le contexte récupéré.
RAG en pratique
Le RAG est courant pour des réponses actuelles et vérifiables.
RAG vs. LLM classique
| Aspect | LLM classique | Système RAG |
|---|---|---|
| Connaissances | Jusqu'au training | Actualisable |
| Contexte source | Pas obligatoire | Souvent présent |
| Risque d'hallucination | Plus élevé | Réduit |
| Temps de réponse | Plus rapide | Plus lent |
| Exemples | ChatGPT (sans recherche) | Systèmes RAG |
Importance pour l'AI Visibility
Le contenu n'a pas besoin d'être dans les données d'entraînement.
- Des titres clairs augmentent l'extractibilité
- Les formats FAQ sont bien exploités
- Schema.org aide à la catégorisation
- L'autorité influence la sélection
Quels systèmes utilisent le RAG ?
Perplexity est un exemple connu. ChatGPT, Claude et Copilot peuvent aussi intégrer des sources.
Pourquoi le RAG est important ?
Les systèmes RAG peuvent inclure du contenu web actuel.
Différence RAG vs LLM classique ?
Les LLMs classiques répondent depuis leur entraînement. Le RAG complète avec des sources externes.
Puis-je influencer les systèmes RAG ?
Oui. Architecture claire, titres propres, FAQ et données structurées aident.