RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Ancrer l’IA dans vos données pour des réponses fiables.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui combine la recherche d’information (retrieval) avec la génération de texte par un LLM. Avant de générer une réponse, le système recherche les documents pertinents dans une base de connaissances, puis les utilise comme contexte. Cela réduit les hallucinations et garantit des réponses ancrées dans des données réelles et actualisées.
Iradia utilise une architecture RAG pour générer du contenu ancré dans vos sources de veille réelles. Chaque contenu produit est tracé et vérifiable, éliminant les hallucinations.
Pourquoi le RAG est-il meilleur que le LLM seul ?
Un LLM seul peut inventer des informations. Le RAG lui fournit des sources vérifiées comme contexte, ce qui ancre ses réponses dans la réalité et les rend plus fiables et actuelles.
Le RAG fonctionne-t-il en temps réel ?
Oui. Contrairement au fine-tuning qui fige les connaissances, le RAG interroge une base de données actualisée à chaque requête. Iradia met à jour ses sources en continu via la veille.
Quels types de données peut-on utiliser avec le RAG ?
Tout type de texte : articles, rapports, documentation, emails, transcriptions. Iradia intègre vos flux RSS, actualités et tendances comme base de connaissances pour le RAG.