Le RAG est une technique qui enrichit les réponses d'un LLM en y injectant des données pertinentes extraites d'une base documentaire avant la génération.
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est une architecture qui combine recherche d'information et génération de texte par LLM. Au lieu de compter uniquement sur les connaissances mémorisées lors de l'entraînement, le RAG consulte d'abord une base documentaire externe pour trouver les informations pertinentes, puis les injecte dans le contexte du LLM pour générer une réponse fondée sur des données réelles.
Le processus RAG fonctionne en trois étapes : (1) la requête de l'utilisateur est transformée en vecteur d'embedding, (2) les documents les plus similaires sont retrouvés dans la base vectorielle, (3) ces documents sont ajoutés au prompt du LLM qui génère une réponse contextualisée.
Pour un réceptionniste IA, le RAG est la technologie clé qui garantit des réponses fiables. Quand un patient demande les horaires du Dr Martin, l'IA ne devine pas : elle interroge votre base de connaissances, trouve l'information exacte et la restitue. Pas d'hallucination, pas d'invention. VoxiaFlow implémente le RAG avec des embeddings optimisés pour le français et le domaine médical/juridique/immobilier.
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