On vous explique le RAG : la mécanique invisible derrière chaque source citée par une IA

Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une technique développée en 2020 par des chercheurs du laboratoire londonien de Meta (anciennement Facebook), sous la direction de Patrick Lewis, alors doctorant à l'University College London.

Leur objectif était de résoudre un problème majeur des modèles de langage : leur incapacité à fournir des réponses précises et actualisées sans stocker toutes les connaissances dans leurs paramètres.

Le résultat de leurs travaux a été publié le 12 avril 2021 sous le titre « Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks ».

Cette méthode combine un système de génération de texte avec un index de récupération, permettant de produire des réponses en puisant dans des sources externes plutôt que dans une mémoire fixe.