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La génération du langage naturel (NLG) est un sous-domaine de l’IA qui consiste à convertir des données structurées en texte ressemblant à celui des humains. La NLG alimente des applications telles que les chatbots, les assistants vocaux, la création de contenu et bien plus encore, en générant des récits cohérents, contextuellement pertinents et grammaticalement corrects.
Les questions-réponses avec la génération augmentée par récupération (RAG) combinent la recherche d'informations et la génération de langage naturel pour améliorer les grands modèles de langage (LLM) en complétant les réponses avec des données pertinentes et à jour provenant de sources externes. Cette approche hybride améliore la précision, la pertinence et l'adaptabilité dans des domaines dynamiques.
