RAG (Retrieval-Augmented Generation, génération augmentée par la recherche) — Architecture d’IA dans laquelle un système recherche d’abord les passages pertinents dans un corpus de documents, puis les transmet à un modèle de langage qui rédige une réponse à partir de ces passages.
Le RAG permet à un assistant de répondre à partir des contenus d’une organisation, sans réentraîner le modèle. Sa qualité dépend directement de celle du corpus : découpage, métadonnées, fraîcheur et absence de doublons.
Voir aussi : embedding · Préparer ses contenus pour le RAG · La checklist « RAG-ready »