RAG

RAG (Retrieval Augmented Generation) est un pattern d'architecture IA qui enrichit les réponses des grands modèles de langage (LLM) en leur fournissant des données métier pertinentes récupérées dynamiquement. Plutôt que de se fier uniquement aux connaissances du modèle, le système recherche d'abord des documents pertinents dans une base vectorielle, puis les injecte dans le contexte du LLM.

Le fonctionnement :

• Indexation : les documents métier sont découpés en chunks, transformés en vecteurs (embeddings) et stockés dans une base vectorielle (pgvector, Pinecone, Weaviate).
• Recherche : quand l'utilisateur pose une question, elle est convertie en vecteur et les documents les plus similaires sont récupérés.
• Génération augmentée : les documents pertinents sont injectés dans le prompt du LLM, qui génère une réponse contextualisée et sourcée.
• Flexibilité : s'adapte à tous types de données (documentation, base de connaissances, données produit, historique client).
• PostgreSQL + pgvector : permet d'implémenter le stockage vectoriel directement dans PostgreSQL, sans infrastructure supplémentaire.

Le RAG est le pattern d'architecture IA que nous implémentons le plus fréquemment pour nos clients. C'est la réponse la plus pragmatique au besoin de connecter un LLM à des données métier spécifiques : FAQ intelligentes, recherche dans la documentation, assistants produit. Nous privilégions l'implémentation avec pgvector dans PostgreSQL — un outil que nous maîtrisons déjà — ce qui évite d'ajouter une base vectorielle dédiée à l'infrastructure. C'est une approche éprouvée et accessible.