Context window
La fenêtre de contexte est la quantité maximale de texte qu’un modèle peut traiter en une fois, mesurée en tokens. Elle contraint le nombre de sources qu’un moteur IA peut croiser dans une réponse : tout ce qui est récupéré doit tenir dans la fenêtre avec la question et la réponse.
Définition autonome · 51 mots
Comment fonctionne la fenêtre de contexte ?
Le prompt, les passages récupérés et la réponse en cours de génération partagent la même limite. Un système RAG sélectionne donc quelques passages, pas des pages entières. Des fenêtres plus larges permettent d’en inclure davantage, avec un coût et une latence plus élevés.
Une grande fenêtre garantit-elle une meilleure utilisation ?
Pas nécessairement. L’étude « Lost in the Middle » (Liu et al., 2023) montre que les modèles exploitent moins bien l’information placée au milieu d’un long contexte que celle placée au début ou à la fin. Plus de contexte ne veut pas dire plus de précision.
Conséquences pour le contenu
Des passages courts, denses et autonomes tiennent mieux dans la fenêtre et se comparent plus facilement. Un contenu dilué, avec beaucoup de texte de remplissage, consomme du budget de tokens sans apporter de fait citable.
Questions fréquentes
Quelle est la taille d’une fenêtre de contexte ?
Elle varie selon le modèle et évolue vite. Se référer à la documentation du fournisseur.
Un token, c’est un mot ?
Non, c’est un fragment de mot. Un mot français représente en moyenne plus d’un token.
Le moteur lit-il toute ma page ?
Pas forcément : il sélectionne des passages selon la requête.
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