RAG explique simplement : comment faire parler ChatGPT sur vos donnees

RAG permet a ChatGPT de repondre sur vos donnees specifiques. Plus rapide que fine tuning, plus cheap.

RAG veut dire Retrieval Augmented Generation. En simplifie : indexez vos docs, puis quand quelqu un pose une question, recuperez les docs pertinents et demandez a ChatGPT de repondre dessus.

Aucun fine tuning. Aucun re entrainnement. Juste : documents indexes plus requete plus LLM plus reponse intelligente.

Cas d usage reels

Support client : Reponds selon notre FAQ indexee

Chatbot interne : Utilise nos docs internes

Search : Trouve les produits proches

Analyse : Recupere les clauses pertinentes

Pourquoi c est puissant

1. Zero cout au demarrage

2. Mis a jour en temps reel

3. Transparent

4. Scalable

Les pieges a eviter

Documents trop longs : splittez en chunks de 300 tokens max

Embedding mauvaise qualite : utilisez text embedding 3 small

Pas de metadata : indexez toujours la source

Hallucination : dites Reponds basé sur ces docs ou dis je ne sais pas

Benchmark reel

Support client avec FAQ de 100 docs :

RAG plus GPT 3.5 : 89 pourcent pertinence, 1 euro par jour

Fine tuning : 92 pourcent pertinence, 500 euros une fois

RAG gagne pour 95 pourcent des cas.

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