RAG — Retrieval-Augmented Generation
Le RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, désigne une méthode qui combine recherche d’informations et génération de texte. Avant de produire une réponse, le système va chercher des documents, des pages, des extraits ou des données pertinentes, puis les utilise pour formuler une réponse.
Dans une logique de référencement IA, le RAG est central : une IA ne répond pas seulement à partir de sa mémoire interne, elle peut aussi interroger un index, sélectionner des sources, extraire des passages et les intégrer dans sa réponse.
Formule simple :
Le RAG permet à une IA de générer une réponse à partir de sources retrouvées au moment de la requête.
Enjeu SEO/GEO :
Produire des contenus faciles à retrouver, à comprendre et à citer par un système de recherche augmenté par IA.
Dans un fonctionnement RAG, ChatGPT ne répond pas uniquement avec ce qu’il “sait” déjà. Il reçoit, au moment de la demande, des informations externes ajoutées dans le prompt. Ces informations peuvent venir d’un document, d’une base de données, d’une page web, d’une FAQ, d’une fiche produit ou d’une base interne.
Le principe est simple :
ChatGPT reçoit la question + des extraits pertinents récupérés ailleurs, puis il rédige une réponse à partir de ce contexte.