Les applications génératives augmentées de récupération (RAG) améliorent les réponses récupérées à partir de grands modèles de langage (LLM) en intégrant des données externes telles que des fichiers téléchargés, des extractions de données web et des pools de données contribués par les utilisateurs. Cette intégration améliore les performances des modèles en ajoutant un contexte pertinent à la requête. Bien que les applications RAG soient un moyen puissant d'ajouter dynamiquement un contexte supplémentaire à une requête LLM […]