{"intro":"4 questions pour valider la journée RAG.","questions":[{"q":"Quel problème le RAG résout-il principalement ?","options":["Il rend le modèle plus rapide","Il donne au modèle accès à VOS documents, à jour et citables","Il supprime le besoin d'API","Il réduit la taille de l'écran"],"answer":1,"explain":"Le RAG récupère vos documents et les fournit au modèle : réponses à partir de vos sources, à jour et traçables, sans réentraînement."},{"q":"Quelles sont les deux phases d'un RAG ?","options":["Compilation et exécution","Indexation (une fois) et interrogation (à chaque question)","Téléchargement et installation","Chiffrement et déchiffrement"],"answer":1,"explain":"On indexe les documents une fois (chunking + embeddings + base vectorielle), puis on interroge à chaque question."},{"q":"Pourquoi le « chunking » est-il décisif ?","options":["Couper proprement (par frontière naturelle) conditionne la pertinence des passages récupérés","Il accélère le téléchargement","Il chiffre les documents","Il n'a aucune importance"],"answer":0,"explain":"Un découpage qui coupe au milieu d'une idée dégrade tout le RAG ; on respecte les frontières naturelles."},{"q":"Quel est le rôle de la base vectorielle ?","options":["Stocker les vecteurs et retrouver les plus proches d'une question","Afficher des graphiques","Envoyer des e-mails","Entraîner le modèle"],"answer":0,"explain":"Elle réalise la recherche par similarité : retrouver les fragments dont le sens est le plus proche de la question."}]}