Le RAG revient-il à entraîner un modèle sur mes données ?

Non. L'entraînement modifie le modèle lui-même. Le RAG laisse le modèle tel quel et lui fournit les passages utiles à chaque fois.

Le RAG empêche-t-il l'IA d'inventer ?

Il réduit ce risque quand le bon passage est trouvé, mais ne l'empêche pas. Vérifiez la source pour tout ce qui compte.

Quels fichiers Venta peut-elle lire ?

Lit les PDF, documents Word, tableurs, CSV, HTML et fichiers texte que vous importez.

Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?

La génération augmentée par récupération, ou RAG, est une façon de répondre à partir d'un ensemble de documents : le système trouve d'abord les passages les plus pertinents pour une question, puis les donne au modèle pour qu'il réponde à partir d'eux.

C'est ainsi qu'une IA peut répondre sur vos fichiers sans tous les lire à chaque message, et sans être réentraînée dessus.

Dernière mise à jour : 4 octobre 2026

Ouvrir Venta Qu'est-ce qu'un système d'exploitation d'IA ?

Comment ça marche

Les documents sont découpés en morceaux de quelques centaines de mots. Quand une question arrive, le système note les morceaux par rapport à elle, en comparant les mots, le sens, ou les deux, et garde les meilleurs. Ces passages entrent dans le contexte du modèle avec la question, généralement avec la consigne d'y puiser la réponse.

Exemples

Poser une question sur un contrat et obtenir la clause sur laquelle repose la réponse.
Chercher dans un dossier de notes par ce qu'elles disent, pas par leur nom de fichier.
Un assistant d'aide qui répond à partir du manuel d'un produit.

Limites

Si la récupération manque le bon passage, le modèle répond sans lui, ou à partir de connaissances générales.
Les morceaux perdent leur contexte : une phrase peut dépendre d'une page qui n'a pas été récupérée.
Elle reflète les documents tels qu'ils étaient quand ils ont été ajoutés.

Comment Venta l'utilise

Les documents que vous ajoutez sont découpés en morceaux, et chaque message est comparé à eux. Les meilleurs passages sont envoyés avec votre question, et les étapes de la réponse montrent quels documents elle a lus.

Si la recherche dans vos documents échoue, Venta le dit dès le début de la réponse au lieu de répondre discrètement à partir de connaissances générales.

Les questions qu'on pose en premier

Le RAG revient-il à entraîner un modèle sur mes données ?: Non. L'entraînement modifie le modèle lui-même. Le RAG laisse le modèle tel quel et lui fournit les passages utiles à chaque fois.
Le RAG empêche-t-il l'IA d'inventer ?: Il réduit ce risque quand le bon passage est trouvé, mais ne l'empêche pas. Vérifiez la source pour tout ce qui compte.
Quels fichiers Venta peut-elle lire ?: Lit les PDF, documents Word, tableurs, CSV, HTML et fichiers texte que vous importez.