Génération Augmentée de Récupération (RAG)

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Qu’est-ce que la Génération Augmentée de récupération (RAG) ?

La Génération Augmentée de Récupération, ou RAG (Retrieval-Augmented Generation), est une technique qui améliore les capacités des modèles de langage comme en les connectant à des sources d’informations en temps réel : bases de données internes, documents stratégiques, bases de connaissances cloud, etc.

Par défaut, les modèles de langage (LLM) ne peuvent répondre qu’à partir des données sur lesquelles ils ont été entraînés. Autrement dit, ils ignorent tout de votre documentation d’entreprise ou des journaux d’activité du jour à moins d’y être connectés.

La méthode RAG répond à cette limite en injectant dynamiquement l’information pertinente au moment où le modèle en a besoin.

Quand utiliser RAG ? Les cas d’usage les plus pertinents

Un RAG est particulièrement utile lorsque :

• Votre base de connaissances est trop volumineuse pour tenir dans un seul prompt.
• Vous avez besoin de réponses actualisées à partir de sources dynamiques (CRM, support client…).
• Vous travaillez dans des domaines réglementés exigeant précision et traçabilité (juridique, finance, santé).
• Vous souhaitez permettre au modèle de raisonner sur des données privées structurées non accessibles à l'entraînement.

En synthèse : si votre modèle de langage "devine", RAG l’aide à raisonner.

Fonctionnement de la Génération Augmentée de Récupération

1. Récupération (Retrieval)

Le système recherche les documents pertinents à l’aide d’un moteur de recherche, d’une base vectorielle, ou des deux. Ces documents sont pré-traités (découpés et transformés en vecteurs) afin d’être facilement indexables.

2. Génération (Generation)

Les contenus extraits sont transmis au modèle sous forme de contexte supplémentaire. Le LLM produit alors une réponse basée sur des données factuelles et récentes.

Ce processus transforme le modèle en assistant intelligent, capable de répondre avec fiabilité, actualité et pertinence.

Les principales variantes de RAG

1. Naive RAG

Principe: 

Les documents sont découpés en petits segments (chunks), puis transformés en vecteurs d’embedding. Le système identifie les segments les plus pertinents grâce à une recherche par similarité, et les transmet au modèle de langage pour générer une réponse.

Pertinent pour :
Des cas d’usage simples comme les assistants FAQ, la recherche dans une documentation statique ou les questions ponctuelles sans dépendance contextuelle.

Limites:

• Ne comprend pas les relations entre différentes sections d’un même document (par exemple, les renvois à des parties précédentes).
• Peut rencontrer des difficultés avec le langage métier spécifique ou technique.
• Ne permet pas de faire le lien entre des documents connectés (ex. : bon de commande → facture → justificatif de paiement).
  
  

2. GraphRAG

Principe: construit un graphe de connaissances à partir des données, en connectant les concepts et les entités liées (ex. : « vache » mange « herbe »).

Pertinent pour: 

Les domaines complexes comme les contrats juridiques, la logistique ou les dossiers médicaux, où les relations entre éléments sont essentielles.

Limites:

• Nécessite davantage de tokens lors de la génération, du fait de la navigation dans le graphe.
• Demande une réindexation fréquente à mesure que de nouvelles données sont ajoutées.
• La gestion du graphe ajoute une complexité architecturale significative, tant au niveau du stockage que de la logique de traitement.

3. Speculative RAG

Principe:

Cette approche génère deux réponses en parallèle :

• Une première ébauche rapide, produite à partir d’un contexte allégé,
• Puis une version affinée, enrichie d’une analyse plus approfondie, transmise quelques instants plus tard.

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Le système peut ensuite fusionner ou remplacer la première réponse afin d’optimiser la fluidité de l’expérience utilisateur.

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Pertinent pour:
Les applications en temps réel où la réactivité est essentielle, comme les recommandations produit ou les chats en direct.

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Limites:

• Nécessite un traitement parallèle, ce qui implique un coût de calcul plus élevé.
• Requiert une logique de comparaison et de fusion des réponses.
• Peut entraîner un gaspillage de tokens si la stratégie n’est pas finement optimisée.

4. Context RAG

Principe:
Contrairement aux approches classiques qui traitent chaque fragment de document de manière isolée, Context RAG conserve le contexte environnant (paragraphes voisins, titres de sections, etc.) lors de l’indexation. Cette approche permet de préserver le sens global du contenu et d’améliorer la précision de la récupération d’informations.

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Pertinent pour:
Les documents juridiques, académiques ou techniques, où la compréhension d’un passage dépend souvent de ce qui le précède ou le suit.

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Limites:

• Les embeddings sont plus volumineux, ce qui augmente les coûts de stockage et de traitement.
• Un excès de contexte mal calibré peut nuire à la pertinence des résultats.
• La modification d’un passage peut nécessiter la réindexation de l’ensemble du document concerné.

5. Hybrid RAG

Principe:
Combine deux méthodes de recherche : la recherche dense (par vecteurs sémantiques) et la recherche sparse (basée sur les mots-clés). Cette approche hybride permet de bénéficier à la fois de la compréhension du sens et de la précision des correspondances exactes.

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Pertinent pour:
Les cas d’usage entreprise traitant des contenus hétérogènes — données structurées, texte libre, ou lorsque les requêtes des utilisateurs ne correspondent pas exactement à la formulation des documents.

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Limites:

• Plus complexe à concevoir et à maintenir.
• Nécessite un ajustement fin pour équilibrer les deux modes de recherche.
• Peut être plus lent en raison des étapes supplémentaires de reclassement des résultats (re-ranking).

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Sources

Google research on speculative RAG

Wikipedia - Retrieval augmented generation

Anthropic - Contextual retrieval

Hybrid Rag research

Microsoft - Graph RAG

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