HyDE est une méthode pour améliorer la recherche d'un RAG.

Concrètement on prend la demande d'origine et on va générer plusieurs documents à partir de cette demande.

Ces documents vont avoir des champs sémantiques différents pour espérer retrouver un nombre plus importants de documents.

Par exemple, avec la demande suivante "Est-il possible d'ajouter un module de formation obligatoire à un utilisateur?"

Si on a 3 sources de données avec des profils rédacteurs différents alors on va demander à GPT de générer des réponses imaginaires:

• Github: "écrit une réponse hypothétique à cette demande du point de vue d'un développeur"
• Notion: "écrit une réponse hypothétique à cette demande du point de vue d'un Product Owner"