La génération augmentée par la récupération (RAG) est une technique où un modèle de langage répond à l’aide de documents récupérés dans vos propres données au moment de la requête, au lieu de s’appuyer uniquement sur ce qu’il a appris à l’entraînement. Un pipeline RAG de production est le système d’ingénierie qui l’entoure — ingestion, découpage, embeddings, base vectorielle, récupération et garde-fous — conçu pour fonctionner de façon fiable plutôt que comme une démo.
Le RAG est la façon dont un assistant répond à des questions sur votre contenu précis — une bibliothèque de politiques, un catalogue de produits, un ensemble de documentation — avec des citations, et sans réentraîner de modèle. Ce qui distingue une démo de fin de semaine d’un système de production, c’est tout ce qui entoure le modèle : la manière de découper les documents, l’ajustement de la récupération au corpus réel, l’ancrage et l’évaluation des réponses, et l’observabilité de l’ensemble quand il dérive.
Nous bâtissons ces pipelines sur Cloudflare (Vectorize, Workers AI, D1) avec des bancs d’évaluation câblés au déploiement, de sorte qu’une régression échoue bruyamment au lieu de se dégrader en silence.
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