Glossaire IA · Données et connaissances
RAG
En une phrase
Le RAG (génération augmentée par récupération) est une technique qui fait chercher à un modèle de langage les passages utiles dans vos documents, puis rédiger sa réponse à partir d'eux, au lieu de répondre uniquement de mémoire.
Autres noms: génération augmentée par récupération · retrieval-augmented generation · IA sur base de connaissances
Qu’est-ce que le RAG ?
Un modèle de langage sait beaucoup de choses, mais rien de votre entreprise : ni vos tarifs, ni votre politique de retour, ni vos horaires d’août. Si on l’interroge, il peut combler le vide avec une réponse plausible… et fausse.
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Voir les tarifsLe RAG règle le problème par une étape préalable. Avant de répondre, le système récupère dans votre base de connaissances les passages liés à la question et les transmet au modèle comme contexte. Le modèle génère ensuite sa réponse en s’appuyant sur ces passages. Il répond avec vos données, pas avec ses souvenirs du web, et peut indiquer de quel document vient l’information.
En lien avec ce terme
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Voir les tarifsComment ça marche
- Préparer. Vos documents sont découpés en passages, et chaque passage est transformé en embedding : une suite de nombres qui représente son sens.
- Chercher. La question est elle aussi convertie en embedding, puis on retrouve les passages au sens le plus proche. Pas besoin des mêmes mots : « vous expédiez à Ajaccio ? » remonte le paragraphe « livraisons en Corse ».
- Répondre. Les passages retenus sont ajoutés aux instructions du modèle, qui rédige la réponse.
Comme seuls les passages utiles sont envoyés, chaque question consomme peu de tokens, même si votre documentation fait des centaines de pages.
Exemple
Une épicerie fine en ligne basée à Bordeaux reçoit chaque jour les mêmes questions : délais de livraison, envois en Corse, allergènes. Tout est déjà écrit sur son site et dans des fiches produits en PDF.
Avec le RAG, l’assistant consulte ces fiches avant de répondre. Un client demande si des biscuits contiennent des fruits à coque ? La réponse vient de la fiche du produit. Si l’information n’existe pas dans les documents, l’assistant ne l’invente pas : il le dit et transmet la demande à l’équipe.
Le RAG chez UTIO
Les agents UTIO répondent à partir de votre base de connaissances, c’est-à-dire la documentation que vous chargez. C’est le cœur de la verticale support, incluse dès le forfait Business : ce qui n’est pas dans la documentation ne reçoit pas de réponse inventée ; l’agent prend note et ouvre un ticket dans le CRM, données déjà saisies.
Pour construire votre propre système, l’API d’IA d’UTIO crée des embeddings pour chercher dans vos contenus et convertit les documents scannés en texte grâce à l’OCR.
Le RAG est l’une des briques qui transforment un modèle généraliste en agent IA vraiment utile à votre activité.
Questions fréquentes
Le RAG empêche-t-il l'IA d'inventer ?
Il réduit fortement les erreurs, sans les supprimer à lui seul. Il faut aussi que l'agent ait pour consigne de ne pas répondre à ce qu'il ne trouve pas dans les documents et de passer la main à un humain, et que la base de connaissances soit à jour.
Quelle différence entre RAG et fine-tuning ?
Le fine-tuning réentraîne le modèle sur vos données et modifie sa façon d'écrire ou de raisonner. Le RAG ne touche pas au modèle : il lui fournit, à chaque question, l'information nécessaire. Pour des données qui bougent, comme des tarifs ou des horaires, le RAG est plus simple : on met à jour le document, c'est tout.
Quels documents peut-on utiliser ?
Presque tous les textes : pages de votre site, PDF, FAQ, manuels, conditions générales. Les documents scannés passent d'abord par l'OCR pour devenir du texte.
Termes associés
- Token
Un token est le morceau de texte que manipule un modèle de langage : un mot, une partie de mot ou un signe. Le modèle lit, compte et facture en tokens, pas en mots ni en caractères.
- Agent IA
Un agent IA est un système qui s'appuie sur un modèle de langage pour comprendre une demande, décider des étapes à suivre et les exécuter avec de vrais outils, comme votre agenda ou votre CRM, jusqu'à accomplir la tâche, pas seulement pour répondre.
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