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Qu'est-ce que le RAG ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine la recherche d'information avec la génération de texte. Il fonctionne en trois étapes : indexer, récupérer et générer. Cet outil illustre les étapes 1 et 2.
1. Indexer
Divise le corpus en fragments (séparés par une ligne vide) et calcule l'embedding de chacun : un vecteur numérique qui capture son sens.
2. Récupérer
Lorsqu'une requête arrive, son embedding est calculé et comparé à ceux du corpus à l'aide de la similarité cosinus. Les K fragments les plus similaires sont renvoyés.
Le modèle
Dans un système RAG complet, un LLM reçoit les fragments récupérés comme contexte et génère la réponse. Le modèle d'embeddings est all-MiniLM-L6-v2 (~22 Mo), le même que celui utilisé dans l'outil de similarité sémantique.
