Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?

La génération augmentée par récupération, ou RAG, est un moyen de rendre les réponses d'une IA dignes de confiance sur vos informations spécifiques. Au lieu de demander à un modèle de langage de répondre de mémoire seule — où il peut inventer des choses avec assurance —, un système RAG récupère d'abord des passages, enregistrements ou documents pertinents de vos propres données, puis les fournit au modèle afin que sa réponse soit ancrée dans un véritable matériau source. C'est l'approche standard pour amener une IA à répondre à des questions sur un contenu sur lequel elle n'a jamais été entraînée, comme vos documents internes.

iDBQuery utilise la récupération pour ancrer son travail — par exemple, trouver les bonnes tables, colonnes et documents pertinents pour votre question — mais il importe de préciser en quoi il diffère d'un simple agent conversationnel RAG sur documents :

• Il exécute de vraies requêtes, pas seulement de la récupération de texte. Pour les questions structurées, iDBQuery rédige et exécute un véritable SQL sur vos données en direct, de sorte qu'un chiffre comme « chiffre d'affaires total » est calculé à partir de vos lignes, non paraphrasé d'un paragraphe voisin.
• Il cite la source exacte. Chaque chiffre remonte jusqu'aux lignes ou documents précis dont il provient, ce qui est une provenance plus solide qu'une réponse RAG typique.
• Il couvre les données structurées et non structurées — bases de données, feuilles de calcul et entrepôts aux côtés de PDF et de dossiers de fichiers.

Ainsi, la RAG fait partie de la façon dont l'IA ancrée moderne évite d'inventer, et iDBQuery applique ce principe d'ancrage — puis le renforce en exécutant des requêtes vérifiables et en citant chaque résultat.