| RAG (Retrieval-Augmented Generation) | VS | Vector Search |
|---|---|---|
| Récupère des documents pertinents et les fournit à un LLM pour générer des réponses contextualisées. | Trouve des documents sémantiquement similaires en utilisant des vecteurs d'embedding. Récupération pure sans génération. |
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Avantages
- Génération complète de réponses
- Citations de sources incluses
- Combine récupération et raisonnement
- Sortie en langage naturel
Inconvénients
- Dépend de la qualité de récupération
- Pipeline plus complexe
- Latence plus élevée
- Coûts LLM par requête
Vector Search
Avantages
- Correspondance de similarité rapide
- Latence plus basse
- Pas de coûts LLM
- Excellent pour la recherche et recommandations
Inconvénients
- Pas de génération de réponses
- Retourne juste des documents
- Nécessite configuration embedding
- Limité à la similarité, pas au raisonnement
Verdict
La recherche vectorielle est la fondation ; le RAG s'build dessus. Utilisez la recherche vectorielle pour la découverte et les recommandations. Utilisez le RAG quand les utilisateurs ont besoin de réponses complètes.
Quand utiliser lequel
Utilisez la recherche vectorielle pour la recherche sémantique, la détection de doublons et les moteurs de recommandation. Utilisez le RAG pour les systèmes Q&A, bases de connaissances et assistants contextuels.
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