La génération de récupération augmentée (RAG) est une technique d'intelligence artificielle qui combine l'apprentissage automatique et la recherche pour générer du texte plus précis et plus informatif. RAG fonctionne en utilisant un modèle d'apprentissage automatique pour générer du texte, puis en utilisant un moteur de recherche pour récupérer des informations pertinentes du monde réel. Le moteur de recherche fournit au modèle d'apprentissage automatique des informations supplémentaires qui peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du texte généré.

RAG est utilisée dans une variété d'applications, notamment :

• La traduction automatique : RAG peut être utilisée pour améliorer la précision de la traduction automatique en fournissant au modèle de traduction des informations contextuelles du monde réel.
• L'assistance vocale : RAG peut être utilisée pour améliorer la compréhension des commandes vocales en fournissant au modèle d'assistance vocale des informations sur le monde réel, telles que la météo ou les horaires de transport.
• Le résumé automatique : RAG peut être utilisée pour générer des résumés de documents ou de pages Web plus précis et plus informatifs en fournissant au modèle de résumé des informations sur le contenu du document ou de la page Web.

RAG est une technologie émergente qui a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries. À mesure que RAG continue de se développer, elle deviendra encore plus puissante et capable de générer du texte plus précis et plus informatif.