RAG(génération augmentée par récupération)
Aussi appelé : Retrieval-Augmented Generation, génération augmentée par la recherche
Définition
Le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation, est une technique qui associe deux étapes : la récupération de documents pertinents, par exemple des pages web, puis la génération d'une réponse par un modèle de langage à partir de ces documents. La méthode a été formalisée en 2020 par des chercheurs de Facebook AI.
C'est le principe de ChatGPT Search, de Perplexity ou des AI Overviews : le moteur récupère des pages, en extrait les passages utiles, puis rédige. Pour une marque, cela change beaucoup : une page peut être lue et reprise dès qu'elle est indexée, sans attendre l'entraînement d'un nouveau modèle.
Exemple
Tu demandes « quels sont les tarifs de Qonto ? ». Le moteur récupère la page tarifs et deux comparatifs, puis rédige une réponse qui reprend les chiffres qu'il vient de lire.
Ce que ça change pour ta visibilité IA
Avec le RAG, ta visibilité IA se joue en partie aujourd'hui, pas seulement dans les données d'entraînement. Une page claire, lisible sans JavaScript et accessible aux robots peut être citée rapidement.
Termes liés
- GroundingLe grounding, ou ancrage, consiste à appuyer la réponse d'une IA sur des sources vérifiables plutôt que sur sa seule mémoire.
- LLMUn LLM est un modèle d'IA entraîné sur d'immenses volumes de texte pour comprendre et produire du langage. C'est le moteur de ChatGPT, Claude ou Gemini.
- Query fan-outLe query fan-out est la technique par laquelle un moteur génératif découpe une question en plusieurs recherches lancées en parallèle.
- Contenu citableUn contenu citable est formulé pour être repris tel quel par une IA : une idée par paragraphe, des faits précis, une réponse directe à une question.
- Crawler IAUn crawler IA est un robot qui parcourt le web pour le compte d'une entreprise d'IA, afin d'entraîner ses modèles ou d'alimenter ses réponses.
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