Définition opérationnelle
Retrieval-Augmented Generation combine une mémoire paramétrique, le modèle, avec une mémoire non paramétrique, le corpus interrogé. Le pipeline comprend généralement ingestion, découpage, indexation, recherche, sélection puis génération.
La qualité finale dépend autant du corpus et du retrieval que du modèle. Un passage retrouvé peut être obsolète, hors contexte ou insuffisant ; une citation visible n’établit pas automatiquement que la conclusion est vraie.
Pourquoi cette notion compte
- Relier une réponse à des documents contrôlés.
- Actualiser le corpus sans réentraîner tout le modèle.
- Mesurer séparément récupération, fidélité et utilité.
Exemple
Une question interne déclenche la recherche de trois passages datés ; le modèle doit citer leurs identifiants et s’abstenir si aucun ne soutient la réponse.
À ne pas confondre
- Fine-tuning
- Recherche sémantique seule
- Garantie anti-hallucination
Guide principal
Prompt ou workflow : choisir la bonne architecture