La génération augmentée par récupération reste essentielle pour la qualité des réponses IA

La technique RAG combine l'intelligence générative avec la récupération de documents pertinents pour améliorer la précision des réponses IA. Le chunking tokenizer-aware et les stratégies de reranking optimisent la qualité du contexte fourni aux modèles. Cette approche hybride reste nécessaire pour réduire les hallucinations et augmenter la pertinence des réponses.