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. Le processus de base du RAG, et ce que gèrent l’Embedding, les bases vectorielles et les modèles de réordre dans les Q&A de base de connaissances, aident les équipes à éviter les détours de recherche et de découpage.
