Retrieval-Augmented Generation: State of the Art and Future Directions

La Génération Augmentée par Récupération (RAG) reste essentielle pour pallier les limites des Grands Modèles de Langage (LLM), tels que les hallucinations et les connaissances obsolètes, en intégrant des systèmes de récupération externes. Le texte décrit l'évolution du RAG, d'une conception linéaire simple à une architecture en couches plus robuste pour les systèmes de production.