## Donner vos connaissances au modèle

Un LLM ne connaît **que** ce qu'il a vu à l'entraînement : il ignore vos documents internes,
et ses connaissances ont une **date limite**. Le **RAG** résout les deux problèmes.

### Le problème que le RAG résout
- L'IA ne connaît pas vos procédures internes, vos contrats, vos rapports.
- Elle peut **halluciner** quand elle ne sait pas.
Le RAG (**Retrieval-Augmented Generation**) consiste à **récupérer les bons documents**
avant de répondre, et à les **fournir au modèle** comme contexte. Le modèle répond alors
**à partir de vos sources**, et peut les **citer**.

### L'architecture de référence (à mémoriser)
```
Question → [Recherche] → passages pertinents → [LLM + passages] → Réponse sourcée
```
En deux temps :
1. **Indexation** (une fois) : découper les documents, calculer leurs embeddings, les
   stocker dans une base vectorielle.
2. **Interrogation** (à chaque question) : transformer la question en vecteur, retrouver les
   passages proches, les donner au LLM avec la question.

### Pourquoi c'est l'approche reine
Le RAG donne une **connaissance à jour et vérifiable** sans réentraîner le modèle. C'est
**moins cher**, **plus souple** (mettre à jour = changer un document) et **traçable** (on
sait d'où vient la réponse).

> **📌 Cas concret — l'assistant qui connaît VOS procédures**
> Une administration a 300 pages de procédures internes. Sans RAG, l'IA invente. Avec un
> RAG, l'agent demande « Quelle est la procédure pour un changement d'adresse ? » et obtient
> la réponse **tirée du bon document, avec la référence**. Mettre à jour une procédure =
> remplacer le fichier ; aucun réentraînement. **La connaissance reste vivante.**

> **À retenir** — Le **RAG** récupère vos documents pertinents et les fournit au LLM, qui
> répond **à partir de vos sources** (à jour, citables). Deux temps : **indexation** (une
> fois) puis **interrogation** (à chaque question).