RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Architecture qui combine recherche de documents et génération LLM. La base technique de Perplexity et des AI Overviews.
Lire →GPT-4, Claude, Gemini. Les modèles qui alimentent les moteurs génératifs et changent les règles de la visibilité.
Modèle de langage entraîné sur de grandes quantités de texte pour comprendre et générer du langage naturel. GPT-4, Claude, Gemini sont des LLMs. Ils alimentent les moteurs génératifs qui transforment la façon dont les contenus sont trouvés et cités.
Un LLM est un modèle entraîné sur de grandes quantités de texte pour comprendre et générer du langage. GPT-4, Claude et Gemini sont des LLMs. Ils alimentent les moteurs génératifs (ChatGPT Search, Perplexity, AI Overviews) qui transforment la façon dont les contenus sont trouvés et cités.
Les requêtes s'allongent et deviennent conversationnelles, la réponse est synthétisée au lieu d'être une liste de liens, et la citation remplace le clic comme unité de valeur. Le travail d'optimisation suit : c'est le périmètre du GEO, où l'on optimise pour être la source de la réponse.
Les LLMs grand public ont une mémoire entre sessions : ChatGPT Memory stocke des faits courts sur l'utilisateur, Claude maintient des notes persistantes. Ces mémoires servent le modèle, pas vous : elles restent dans un format propriétaire, non navigable. Une base de connaissances possédée (fichiers markdown, liens, versioning) reste l'artefact que vous consultez avec ou sans IA, et que vous gardez si vous changez de modèle demain.
Architecture qui combine recherche de documents et génération LLM. La base technique de Perplexity et des AI Overviews.
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