2026-07-16

RAG sur Azure — Expliqué simplement

La génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation, RAG) est l'une des techniques les plus importantes derrière les applications d'IA modernes : elle permet aux grands modèles de langage de répondre à des questions à partir de vos propres données métier, plutôt que de s'appuyer uniquement sur leurs connaissances d'entraînement. Dans cet épisode de Microsoft Knowledge Nuggets, nous expliquons le RAG sur Azure en termes simples et montrons comment les organisations conçoivent des solutions d'IA sécurisées, précises et fiables avec Microsoft Azure. Vous découvrirez le fonctionnement du processus RAG, depuis l'ingestion des documents et la création d'embeddings vectoriels, jusqu'à leur stockage dans une base de données vectorielle et à la récupération des informations les plus pertinentes pour chaque requête utilisateur. Nous expliquons les concepts clés, notamment la recherche vectorielle, les embeddings, le découpage en fragments (chunking), la recherche sémantique, Azure AI Search, Azure OpenAI, et l'ancrage des réponses de l'IA dans les connaissances privées de votre organisation. Vous verrez également pourquoi le RAG réduit considérablement les hallucinations tout en offrant

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RAG on Azure — Simply Explained (English)