# Le RAG : ancrer l'IA dans vos documents | OSFRIA RAG — génération augmentée par récupération : l'IA consulte vos documents avant de répondre. Plus de traçabilité, moins d'hallucinations. Expliqué par OSFRIA. URL canonique : https://www.osfria.fr/concept-rag.html --- Cartographie · Concept ## Le RAG : ancrer l'IA dans vos documents RAG, pour « génération augmentée par récupération ». L'idée est limpide : avant de répondre, l'IA va consulter vos propres documents — comme un assistant qui ouvre le bon dossier. > Note informative, sans valeur de conseil. Une idée par note, reliée à ses voisines et aux outils concernés. ### L'idée en deux mots Seul, un modèle ne connaît que ce qu'il a appris à l'entraînement : il ignore vos notes, vos contrats, vos comptes rendus. Le **RAG** (de l'anglais *Retrieval-Augmented Generation*) comble ce vide. Quand vous posez une question, le système commence par **retrouver les passages pertinents** dans vos documents, puis les glisse dans la question avant que le modèle ne rédige sa réponse. Résultat : une réponse appuyée sur *vos* sources, et non sur la seule mémoire du modèle. Techniquement, vos documents sont découpés et transformés en [embeddings](https://www.osfria.fr/concept-embeddings.html) (des vecteurs de sens) ; la question est vectorisée pareillement, et l'on récupère les morceaux les plus proches. C'est ce va-et-vient entre recherche et génération qui donne au RAG sa force. ### Pourquoi c'est précieux Le RAG améliore la pertinence des réponses, ajoute de la **traçabilité** (on sait d'où vient l'information) et réduit nettement le risque d'[hallucinations](https://www.osfria.fr/risque-hallucinations.html). En local, des outils comme [AnythingLLM](https://www.osfria.fr/anythingllm.html), [Khoj](https://www.osfria.fr/khoj.html) ou [Onyx](https://www.osfria.fr/onyx.html) le rendent accessible sans envoyer vos fichiers dans le cloud — un bel allié de la [confidentialité](https://www.osfria.fr/enjeu-confidentialite.html). ### À relier - [Les embeddings](https://www.osfria.fr/concept-embeddings.html) — le moteur sémantique du RAG. - [La fenêtre de contexte](https://www.osfria.fr/concept-fenetre-contexte.html) — l'espace où l'on injecte les documents. - [Les réponses inexactes](https://www.osfria.fr/risque-hallucinations.html) — ce que le RAG aide à limiter. - [AnythingLLM](https://www.osfria.fr/anythingllm.html) · [Khoj](https://www.osfria.fr/khoj.html) — le RAG en local.