LLM (Large Language Model)
GPT-4, Claude, Gemini. Les modèles qui alimentent les moteurs génératifs et changent les règles de la visibilité.
Lire →WikiGEO & IA
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Architecture qui combine recherche de documents et génération LLM. La base technique de Perplexity et des AI Overviews.
Définition
Architecture qui combine la recherche de documents (retrieval) avec la génération de texte (LLM). Les moteurs comme Perplexity et Google AI Overviews sont des systèmes RAG : ils cherchent des sources puis génèrent une réponse ancrée dessus.
Le RAG cherche des sources puis génère une réponse ancrée dessus
Un système RAG combine deux étapes : la recherche de documents (retrieval), puis la génération d'une réponse ancrée sur ces documents. Perplexity et les AI Overviews fonctionnent ainsi : chercher des sources, puis générer en citant. La qualité de la réponse dépend de ce que le retrieval a trouvé, d'où l'enjeu SEO : être dans les documents récupérés.
Chaque question repart de zéro, rien ne s'accumule
Dans un RAG, la synthèse se fait au moment de la question : chaque requête repart de zéro. Andrej Karpathy oppose à ce modèle le wiki persistant, où le savoir est compilé une fois puis maintenu à jour, avec ses références croisées et ses contradictions déjà traitées avant la question. C'est le pattern que nous appliquons à notre propre base de connaissances.
L'enjeu : être dans les documents que le moteur récupère
Si les moteurs génératifs sont des RAG sans état, chaque requête est une nouvelle compétition : l'optimisation se joue sur la retrouvabilité (le grounding) et sur l'extractibilité du passage. Un contenu structuré en blocs auto-suffisants, avec des faits sourcés, est celui que l'étape de retrieval sélectionne et que l'étape de génération peut citer sans risque.
Concepts liés à RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Embedding
Représentation vectorielle d'un texte. Base technique de la recherche sémantique et du Grounding Score.
Lire →DPR (Dense Passage Retrieval)
Architecture neuronale qui retrouve les passages les plus pertinents avant la génération LLM. Brique des systèmes RAG.
Lire →Grounding Score
Score de similarité cosinus entre une requête et un passage de contenu : la mesure clé pour passer dans les AI Overviews.
Lire →Agent SEO
Programme IA autonome qui exécute des tâches SEO de bout en bout, sans intervention humaine à chaque étape.
Lire →Parlons de votre projet.
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