Génération augmentée par récupération (RAG) dans les LLM

Introduction à la génération augmentée par récupération (RAG)

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique puissante dans les modèles de langage qui combine des méthodes basées sur la récupération avec des modèles génératifs. Cette approche hybride améliore les capacités des grands modèles de langage en leur permettant de récupérer des informations pertinentes à partir de sources externes, améliorant ainsi la précision et la pertinence contextuelle des réponses générées.

Composants clés de RAG

1. Retriever : le récupérateur recherche dans une grande base de données ou une base de connaissances pour trouver des passages ou des documents pertinents pour la requête. Ces documents récupérés aident à fournir des connaissances contextuelles au modèle.
2. Générateur : une fois les ...
   [Courte citation de 8% de l'article original]