RAG
Expliquez comment fonctionne la génération augmentée par récupération, ainsi que les rôles que jouent l’intégration, les bases de données vectorielles et le resorting dans les Q&A des bases de connaissances d’entreprise.
RAG est une génération augmentée par récupération, permettant aux grands modèles de rechercher des preuves provenant de sources externes avant de répondre, plutôt que de se fier uniquement à la mémoire. Ici, nous expliquons le processus de base du RAG, ainsi que ce que l’Embedding, les bases de données vectorielles et les modèles de réordre gèrent chacun dans les Q&A de la base de connaissances, aidant les équipes à éviter les détours dans la recherche et le découpage.
