Génération augmentée d'information applicative (GAIA) - Historique des versions

Claude COULOMBE le 12 février 2026 à 12:06

2026-02-12T12:06:49Z

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	== Compléments ==		== Compléments ==
	L'algorithme GAIA ne touche pas au [[grand modèle de langues]], mais enrichit la [[requête générative]] d'extraits pertinents à cette requête provenant de la documentation de l'application.		L'algorithme GAIA ne touche pas au [[grand modèle de langues]], mais enrichit la [[requête générative]] d'extraits pertinents à cette requête provenant de la documentation de l'application.

			Par exemple, pour répondre aux questions d'actualité, on enrichira la requête d'informations sur l'actualité provenant autant que possible de sources fiables et crédibles.

	Dans une phase préalable, l'algorithme GAIA prépare la documentation de l'application en la divisant en morceaux qui sont indexés avec des [[vecteur sémantique distributionnel compact\|vecteurs sémantiques compacts]] (en anglais, ''embeddings''). Ces [[vecteur sémantique compact\|vecteurs sémantiques compacts]] sont stockés dans une base de données vectorielles. On peut aussi utiliser des connaissances, des [[GAIA-Graphe\|graphes]], des tableaux de données, etc.		Dans une phase préalable, l'algorithme GAIA prépare la documentation de l'application en la divisant en morceaux qui sont indexés avec des [[vecteur sémantique distributionnel compact\|vecteurs sémantiques compacts]] (en anglais, ''embeddings''). Ces [[vecteur sémantique compact\|vecteurs sémantiques compacts]] sont stockés dans une base de données vectorielles. On peut aussi utiliser des connaissances, des [[GAIA-Graphe\|graphes]], des tableaux de données, etc.

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	==Español==		==Español==
			[[Catégorie:es]]

	''''' generación aumentada de información sobre la aplicación '''''		''''' generación aumentada de información sobre la aplicación '''''

Jean-Sébastien Zavalone le 22 juillet 2025 à 13:42

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	'''table augmented generation'''		'''table augmented generation'''

			==Español==

			''''' generación aumentada de información sobre la aplicación '''''

			''Método de ajuste fino y de adaptación de los resultados de un modelo extenso de lenguaje enriqueciendo las consultas con fuentes de información externas y actualizadas con el fin de generar resultados más precisos y útiles.''

	==Sources==		==Sources==
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	[https://arxiv.org/abs/2005.11401v4 Source: Meta]		[https://arxiv.org/abs/2005.11401v4 Source: Meta]

			{{Modèle:101}}
	[[Catégorie:Intelligence artificielle]]		[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]

Pitpitt le 7 juin 2025 à 17:49

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	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]
	~~[[Catégorie:Publication]]~~

Claude COULOMBE le 3 juin 2025 à 20:48

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	== Français ==		== Français ==

	'''génération augmentée d'information applicative'''		'''génération augmentée d'information(s) applicative(s)'''

	'''GAIA'''		'''GAIA'''

	'''génération augmentée d'information contextuelle'''		'''génération augmentée d'information(s) contextuelle(s)'''

	'''GAIC'''		'''GAIC'''

Claude COULOMBE le 3 juin 2025 à 20:37

2025-06-03T20:37:56Z

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	L'algorithme GAIA ne touche pas au [[grand modèle de langues]], mais enrichit la [[requête générative]] d'extraits pertinents à cette requête provenant de la documentation de l'application.		L'algorithme GAIA ne touche pas au [[grand modèle de langues]], mais enrichit la [[requête générative]] d'extraits pertinents à cette requête provenant de la documentation de l'application.

	Dans une phase préalable, l'algorithme GAIA prépare la documentation de l'application en la divisant en morceaux qui sont indexés avec des [[vecteur sémantique distributionnel compact\|vecteurs sémantiques compacts]] (en anglais, ''embeddings''). Ces [[vecteur sémantique compact\|vecteurs sémantiques compacts]] sont stockés dans une base de données vectorielles. On peut aussi utiliser des connaissances, des [[GAIA-Graphe\|graphes]], etc.		Dans une phase préalable, l'algorithme GAIA prépare la documentation de l'application en la divisant en morceaux qui sont indexés avec des [[vecteur sémantique distributionnel compact\|vecteurs sémantiques compacts]] (en anglais, ''embeddings''). Ces [[vecteur sémantique compact\|vecteurs sémantiques compacts]] sont stockés dans une base de données vectorielles. On peut aussi utiliser des connaissances, des [[GAIA-Graphe\|graphes]], des tableaux de données, etc.

	Puis lorsqu'un utilisateur fait une requête, l'algorithme GAIA encode celle-ci avec les mêmes [[vecteur sémantique distributionnel compact\|vecteurs sémantiques compacts]] puis on retrouve et filtre les extraits des documents pour retenir ceux qui ont une forte proximité sémantique avec la requête en appliquant une mesure de similarité du genre [[métrique cosinus]]. Plus précisément, ces extraits sont ajoutés au contexte de la requête. Enfin, l'algorithme GAIA soumet la requête enrichie au [[robot conversationnel génératif]] et à son [[grand modèle de langues]] leur fournissant ainsi un contexte permettant de mieux répondre à la [[requête générative\|requête]].		Puis lorsqu'un utilisateur fait une requête, l'algorithme GAIA encode celle-ci avec les mêmes [[vecteur sémantique distributionnel compact\|vecteurs sémantiques compacts]] puis on retrouve et filtre les extraits des documents pour retenir ceux qui ont une forte proximité sémantique avec la requête en appliquant une mesure de similarité du genre [[métrique cosinus]]. Plus précisément, ces extraits sont ajoutés au contexte de la requête. Enfin, l'algorithme GAIA soumet la requête enrichie au [[robot conversationnel génératif]] et à son [[grand modèle de langues]] leur fournissant ainsi un contexte permettant de mieux répondre à la [[requête générative\|requête]].
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	'''knowledge augmented generation'''		'''knowledge augmented generation'''

			'''table augmented generation'''

	==Sources==		==Sources==

Claude COULOMBE le 3 juin 2025 à 20:11

2025-06-03T20:11:45Z

← Version précédente		Version du 3 juin 2025 à 16:11
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	L'algorithme GAIA ne touche pas au [[grand modèle de langues]], mais enrichit la [[requête générative]] d'extraits pertinents à cette requête provenant de la documentation de l'application.		L'algorithme GAIA ne touche pas au [[grand modèle de langues]], mais enrichit la [[requête générative]] d'extraits pertinents à cette requête provenant de la documentation de l'application.

	Dans une phase préalable, l'algorithme GAIA prépare la documentation de l'application en la divisant en morceaux qui sont indexés avec des [[vecteur sémantique distributionnel compact\|vecteurs sémantiques ~~contextuels~~ compacts]] (en anglais, ''embeddings''). Ces [[vecteur sémantique compact\|vecteurs sémantiques compacts]] sont stockés dans une base de données vectorielles.		Dans une phase préalable, l'algorithme GAIA prépare la documentation de l'application en la divisant en morceaux qui sont indexés avec des [[vecteur sémantique distributionnel compact\|vecteurs sémantiques compacts]] (en anglais, ''embeddings''). Ces [[vecteur sémantique compact\|vecteurs sémantiques compacts]] sont stockés dans une base de données vectorielles. On peut aussi utiliser des connaissances, des [[GAIA-Graphe\|graphes]], etc.

	Puis lorsqu'un utilisateur fait une requête, l'algorithme GAIA encode celle-ci avec les mêmes [[~~Vecteur~~ sémantique compact\|vecteurs sémantiques compacts]] puis on retrouve et filtre les extraits des documents pour retenir ceux qui ont une forte proximité sémantique avec la requête en appliquant une mesure de similarité du genre [[métrique cosinus]]. Plus précisément, ces extraits sont ajoutés au contexte de la requête. Enfin, l'algorithme GAIA soumet la requête enrichie au [[robot conversationnel génératif]] et à son [[grand modèle de langues]] leur fournissant ainsi un contexte permettant de mieux répondre à la requête.		Puis lorsqu'un utilisateur fait une requête, l'algorithme GAIA encode celle-ci avec les mêmes [[vecteur sémantique distributionnel compact\|vecteurs sémantiques compacts]] puis on retrouve et filtre les extraits des documents pour retenir ceux qui ont une forte proximité sémantique avec la requête en appliquant une mesure de similarité du genre [[métrique cosinus]]. Plus précisément, ces extraits sont ajoutés au contexte de la requête. Enfin, l'algorithme GAIA soumet la requête enrichie au [[robot conversationnel génératif]] et à son [[grand modèle de langues]] leur fournissant ainsi un contexte permettant de mieux répondre à la [[requête générative\|requête]].
	== Français ==		== Français ==

Claude COULOMBE le 3 juin 2025 à 19:59

2025-06-03T19:59:01Z

← Version précédente		Version du 3 juin 2025 à 15:59
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	'''adaptation par enrichissement contextuel'''		'''adaptation par enrichissement contextuel'''

	~~'''AEC'''~~

	'''peaufinage par enrichissement contextuel'''		'''peaufinage par enrichissement contextuel'''

	~~'''PEC'''~~

	'''enrichissement contextuel'''		'''enrichissement contextuel'''
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	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]
			[[Catégorie:Publication]]

Claude COULOMBE le 3 juin 2025 à 19:22

2025-06-03T19:22:04Z

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	'''RAG'''		'''RAG'''

			'''knowledge augmented generation'''

	==Sources==		==Sources==

Pitpitt le 5 mai 2025 à 19:15

2025-05-05T19:15:40Z

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	[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]
	~~[[Catégorie:Publication]]~~