Définition en une phrase
Motif qui récupère des informations externes pertinentes et les incorpore au contexte avant de générer une réponse.
Comment interpréter ce concept
Le RAG combine la récupération de documents avec la génération d'une réponse. Face à une question, le système cherche des fragments pertinents dans un corpus, les incorpore au contexte et demande au modèle de répondre avec cette preuve. Mettre à jour le corpus n'équivaut pas à réentraîner le modèle : cela change l'information qu'il peut consulter, pas ses poids.
Une implémentation utile distingue les défauts de recherche et de rédaction. Si le document correct n'apparaît pas parmi les résultats récupérés, changer le prompt de réponse peut ne pas résoudre le problème. S'il apparaît mais que la réponse le déforme, il faut réviser les instructions, la sélection des fragments et les citations. Il est préférable d'évaluer les deux étapes séparément.
Exemple pratique : un assistant de support cherche la politique de retour en vigueur pour le pays et la date d'achat. Avant de répondre, il doit vérifier les autorisations, la version et les exceptions. S'il ne trouve pas de preuve suffisante, il doit l'indiquer. Le RAG ne garantit pas la vérité, la mise à jour ni la protection contre les instructions malveillantes contenues dans les documents.
