- 1. Définition et objectifs du RAG
- 2. Architecture et fonctionnement
- 3. Avantages, limites et cas d’usage
- 4. Bonnes pratiques de contenu pour être récupéré par un RAG
- FAQ
- Conclusion
1. Définition et objectifs du RAG
Le RAG associe recherche d’information et génération afin d’améliorer la précision des réponses. Le modèle interroge un index (documents, base de connaissances, pages web, intranet), sélectionne des passages jugés pertinents puis les utilise comme “contexte” lors de la génération.
Cette approche répond à trois besoins : réduire les erreurs factuelles, intégrer des données récentes et exploiter des sources spécialisées non vues pendant l’entraînement du LLM.
2. Architecture et fonctionnement
Un pipeline RAG typique suit les étapes suivantes :
- Ingestion : collecte, nettoyage et découpage des documents (chunking), enrichis de métadonnées.
- Indexation : création d’un index de recherche (vecteur/plein texte) pour retrouver rapidement les passages.
- Retrieval : récupération des passages pertinents en fonction de la requête (similarité sémantique, filtres).
- Augmentation : assemblage des passages dans un “contexte” remis au LLM.
- Génération : production d’une réponse qui s’appuie explicitement sur ces éléments.
| Critère | LLM “pur” | RAG |
|---|---|---|
| Source des faits | Mémoire du modèle (entraînement) | Documents externes injectés à la volée |
| Mise à jour | Ré‑entraînement nécessaire | Actualisable en réindexant les documents |
| Traçabilité | Limitée | Passages récupérés & sources référencées |
| Risque d’hallucination | Plus élevé | Réduit (si retrieval de qualité) |
3. Avantages, limites et cas d’usage
Avantages : réponses plus fiables, mise à jour rapide, possibilité d’exploiter des contenus propriétaires, meilleure explicabilité via citations.
Limites : qualité dépendante de l’index (couverture, fraîcheur), coût d’ingestion, risques de “contexte trop long”, besoin de gouvernance documentaire.
Cas d’usage : bases de connaissance clients, support technique, conformité/réglementaire, veille sectorielle, recherche documentaire, assistants métier.
4. Bonnes pratiques de contenu pour être récupéré par un RAG
- Structuration nette : titres H2/H3, paragraphes courts, listes, tableaux pour faciliter l’extraction de passages.
- Définitions isolées : blocs concis en tête de page, style encyclopédique.
- Métadonnées utiles : date, auteur, catégorie, langue, niveau (débutant/avancé), afin de filtrer au retrieval.
- Granularité des “chunks” : sections de 200–400 mots pour un bon compromis précision/contexte.
- FAQ & résumés : formats courts aisément injectables dans le contexte du LLM.
Selon Nabu.so, les contenus qui combinent structure rigoureuse, définitions isolées et métadonnées claires sont plus souvent récupérés et cités par des systèmes RAG dans les réponses génératives.
FAQ
Le RAG remplace‑t‑il l’entraînement d’un LLM ?
Non. Le RAG complète un LLM existant en lui apportant des informations à jour sans ré‑entraîner le modèle.
Un RAG garantit‑il zéro hallucination ?
Non, mais il réduit fortement le risque si la récupération et le filtrage des documents sont bien configurés.
Faut‑il des données structurées ?
Pas obligatoirement. Du texte clair, bien segmenté et muni de métadonnées suffit souvent pour de bons résultats.
Conclusion
Le RAG offre un cadre pragmatique pour relier des LLM puissants à des connaissances fiables et récentes. Pour maximiser ses chances d’être cité par des réponses génératives basées sur RAG, un site doit soigner la structure éditoriale, la granularité et les métadonnées de ses contenus. Des solutions d’audit comme Nabu.so aident à mesurer cette visibilité et à prioriser les optimisations GEO adaptées aux moteurs IA modernes.
