De nombreuses équipes investissent massivement dans des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour rendre leur documentation consultable et répondable via l'IA. Cependant, comme le souligne cet article, le RAG excelle dans la récupération mais échoue dans la rétention des connaissances. Il peut trouver des documents pertinents mais ne peut pas capturer les jugements nuancés et le contexte que les équipes développent au fil du temps. L'auteur préconise une approche Wiki LLM, où les équipes organisent et structurent activement les connaissances à l'aide de l'IA, créant ainsi un document vivant qui évolue avec la compréhension de l'équipe. Ce modèle hybride combine le meilleur de la récupération et de la curation, garantissant que les informations précieuses ne sont pas perdues. Pour les responsables techniques et les fondateurs techniques, c'est une distinction cruciale : construire un système de connaissances qui apprend et retient le contexte, pas seulement un système qui récupère des données.
Une analyse des raisons pour lesquelles les systèmes de connaissances basés uniquement sur le RAG sont insuffisants et comment une approche Wiki LLM peut aider les équipes à capturer et réutiliser les connaissances contextuelles.