Technique Updated 2026-04
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Retrieval-Augmented Generation
Definition
Le RAG est une technique qui connecte un LLM à des sources de données externes pour générer des réponses plus précises et à jour.
See also in the glossary
L
LLM (Large Language Model)
Un LLM est un modèle d'IA entraîné sur des milliards de textes, capable de comprendre et générer du langage humain.
P
Prompt
Un prompt est l'instruction ou la question que vous donnez à une IA pour obtenir une réponse. C'est l'interface entre vous et le modèle.
A
Agent IA
Un agent IA est un système autonome qui utilise un LLM pour planifier, décider et exécuter des tâches réelles sans intervention humaine à chaque étape.
I
IA Générative
L'IA générative désigne les systèmes d'intelligence artificielle capables de créer du contenu original : texte, images, vidéo, audio, code.
Tools that use rag
Frequently Asked Questions
Quelle est la différence entre RAG et fine-tuning ?
Le fine-tuning modifie le modèle lui-même en le ré-entraînant sur vos données. Le RAG laisse le modèle intact et lui fournit des informations pertinentes au moment de la requête. Le RAG est plus simple, moins cher et garde les données à jour.
Quels outils utilisent le RAG ?
Perplexity (recherche web + IA), NotebookLM (analyse de documents), et la plupart des chatbots d'entreprise connectés à une base de connaissances interne.
