Génération augmentée par récupération
RAG · Une méthode dans laquelle un modèle de langage trouve d'abord les passages pertinents dans les documents propres à une organisation, puis fonde sa réponse sur ces informations.
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Pourquoi c'est important
La génération augmentée par récupération permet au modèle de répondre avec des informations actuelles, propres à l'organisation, sans réentraînement, rend possible l'affichage de la source de la réponse et réduit le risque de réponses inventées. La qualité de la réponse dépend de l'actualité des documents et de trouver le bon passage. Les utilisateurs ne devraient obtenir des réponses qu'à partir de documents qu'ils sont autorisés à consulter.
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Exemple
L'assistant de support d'une boutique répond aux questions de retour à partir du document de politique de retour en vigueur et affiche un lien vers ce document sous la réponse. Quand la politique change, seul le document est mis à jour.
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Erreur fréquente
Charger dans le système des documents anciens et contradictoires sans les nettoyer. L'assistant peut annoncer avec assurance à un client une règle qui n'est plus en vigueur.
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Termes associés
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