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RAG naïf(NRAG)
Cadre fondateur « Retrieve-Read » suivant le processus traditionnel d'indexation, de récupération et de génération
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Récupère les passages de documents les plus pertinents par recherche sémantique, les concatène dans le prompt, puis génère une réponse.
- Quand l'utiliser
- Questions factuelles simples portant sur des documents bien indexés, où la qualité de la recherche est élevée et où aucun raisonnement en plusieurs étapes n'est nécessaire.
- Vigilance
- Les passages récupérés peuvent se contredire ou contenir du bruit hors sujet, ce qui dégrade la qualité des réponses en l'absence de classement ou de filtrage.
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RAG naïf: Vue d’ensemble
Cadre fondateur « Retrieve-Read » suivant le processus traditionnel d'indexation, de récupération et de génération
- Simple retrieval pipeline
- Direct passage integration
- Basic semantic search
- Sequential processing
- Straightforward generation
- Minimal preprocessing
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering (Karpukhin et al., 2020)arXiv:2004.04906
- Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in ConversationarXiv:2104.07567
- Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (Gao et al., 2023)arXiv:2312.10997
- A Comprehensive Survey of RAG: Evolution and Future Directions (Gupta et al., 2024)arXiv:2410.12837
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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