Connaissance et RAG
Génération augmentée par récupération : comment chercher dans votre connaissance avant de rédiger une réponse, et comment évaluer la qualité sans jargon de laboratoire.
RAG signifie récupérer des passages pertinents, puis laisser le modèle rédiger avec ce contexte, plutôt que de s’appuyer uniquement sur la mémoire paramétrique.
Pour le support, l’objectif est de citer des politiques et articles réels tout en conservant un ton utile et escaladable.
La recherche vectorielle et les filtres déterminent ce que le modèle voit avant de répondre.
Sans bonne récupération, le modèle improvise même si l’interface affiche « IA ».
Les limites de chunk influencent si les procédures multi-étapes arrivent entières dans le contexte.
Ajustez taille et chevauchement selon le type de contenu (FAQ vs guides longs).
Les modèles peuvent exiger citations, refus sûrs et liens quand la confiance est faible.
Les équipes doivent pouvoir expliquer en une phrase ce que fait le système quand il n’y a pas de bons résultats.
Mesurez requêtes sans réponse, contradictions avec les politiques et satisfaction par sujet.
Itérez contenu et récupération ensemble : retuner seul le modèle corrige rarement les lacunes de connaissance.
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