La génération augmentée par récupération est un cadre de pipeline qui récupère les informations via un système de découverte externe, améliorant ainsi le processus de récupération des connaissances pour les grands modèles de langage. 

L'IA générative et les grands modèles de langage (LLM) s'imposent comme certaines des technologies de travail les plus transformatrices d'aujourd'hui, mais de nombreuses solutions peinent à récupérer les connaissances. La génération augmentée par récupération résout ce problème en séparant la récupération des connaissances du processus de génération.

Découvrez ce qu'il faut pour faire fonctionner le RAG et comment il libère tout le potentiel de l'IA générative dans ce document gratuit de deux pages.