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RAG : une IA qui répond à partir de vos documents
Par Ilyès Bekkouche · Mis à jour le · 2 min de lecture
Le RAG, ou génération augmentée par recherche, consiste à retrouver à chaque question les passages utiles dans vos documents, puis à les donner au modèle pour qu’il rédige une réponse appuyée sur eux, sources à l’appui.
À retenir
- Le modèle ne relit pas tous vos documents à chaque question : il reçoit seulement les passages les plus proches de la question.
- Chaque réponse peut citer ses sources, ce qui permet de la vérifier.
- La qualité dépend d’abord des documents : un PDF scanné sans texte n’est pas exploitable tel quel.
Comment ça marche, en 4 étapes
- Découpage : les documents sont découpés en passages courts
- Indexation : chaque passage reçoit une empreinte numérique de son sens (un vecteur) et est rangé dans un index
- Recherche : à chaque question, l’index retrouve les passages dont le sens est le plus proche
- Réponse : le modèle rédige la réponse à partir de ces passages, et les cite
Voir le RAG pas à pas
Une question posée sur trois documents fictifs. Avancez étape par étape pour voir ce que fait réellement le système.
À essayer
Le RAG pas à pas
Contrat cadre fournisseurs.pdf
- Art. 11 · Le contrat est conclu pour un an, renouvelable par tacite reconduction.
- Art. 12 · Chaque partie peut résilier le contrat avec un préavis de trois mois, par lettre recommandée avec accusé de réception.
- Art. 13 · Les factures sont payables à trente jours.
Procédure achats.docx
- Toute résiliation d’un contrat fournisseur est signalée au service achats avant l’envoi du courrier.
- Les commandes importantes sont validées par la direction.
Note RH télétravail.pdf
- Le télétravail est possible deux jours par semaine.
- Les demandes sont adressées au responsable d’équipe.
Les trois documents sont découpés en passages courts. Chaque passage garde son origine : document et numéro d’article.
Documents et scores fictifs
Ce qui fait une bonne réponse
- Des documents à jour, en texte exploitable
- Un découpage qui garde le contexte : titres, tableaux, numéros d’articles
- Des consignes claires : répondre seulement à partir des sources, et dire quand l’information manque
Les limites
- Un PDF scanné sans texte demande d’abord une reconnaissance de caractères
- Une question trop vague ramène des passages peu pertinents
- Le modèle peut mal résumer un passage : les sources affichées permettent de le vérifier
Questions fréquentes
Pour aller plus loin
- LLM privé pour entreprise : le guideCe qu’est un LLM privé, son architecture, la mémoire GPU nécessaire (calculateur), ce qui reste chez vous et les limites actuelles.
- Fine-tuning : adapter un modèle à votre métierCe que change le fine-tuning d’un modèle open source, la différence avec le RAG et les consignes, comment il est évalué et ce qui vous appartient.
- LLM privé ou IA par API : comment choisirConfidentialité, matériel, modèles, mise en route : les critères concrets pour choisir entre un LLM privé open source et Claude ou GPT par API.
En 30 minutes, nous regardons ensemble si un pilote a du sens pour vous.