Définition
Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est une architecture d'intelligence artificielle qui associe des modèles de langage génératifs à une base de connaissances externe. Son objectif est de produire des réponses plus précises, actualisées et hautement contextuelles, en s'appuyant sur les données propriétaires de l'entreprise.Explication
Dans le contexte B2B et SaaS, les modèles d'IA génératives classiques atteignent souvent leurs limites, car ils n'ont pas accès aux données internes de l'entreprise ni aux informations en temps réel. Le RAG apporte une solution à cette problématique en procédant comme suit : lors d'une requête utilisateur, il recherche d'abord (phase de "Retrieval") des documents pertinents (tels que des catalogues produits, des données CRM ou des documentations de service) au sein d'une base de données vectorielle, puis il fournit ces informations au modèle de langage comme contexte. Ce n'est qu'ensuite que l'IA génère la réponse finale (phase de "Generation"), laquelle est ainsi basée sur des faits vérifiés et actualisés, plutôt que sur les seules connaissances issues de son entraînement initial.Concrètement, pour les équipes commerciales, cela signifie que les assistants IA peuvent répondre aux requêtes clients de manière hautement personnalisée, précise et, surtout, sans le risque d'hallucinations souvent associé aux modèles génératifs purs. Le RAG s'impose ainsi comme une technologie essentielle pour la mise en place de systèmes de gestion des connaissances performants et pour l'automatisation intelligente des interactions client.