Qu’est-ce que la génération augmentée de récupération (RAG) ?
Introduction
Dans le monde en constante évolution de l’intelligence artificielle, la génération augmentée par récupération (RAG) se présente comme une innovation prometteuse, capable de propulser les capacités des grands modèles de langage (LLM) vers de nouveaux sommets.
Imaginez un système d’IA qui, non content de puiser uniquement dans ses propres connaissances, peut explorer le vaste univers des informations externes pour enrichir ses réponses, les rendant plus précises, pertinentes et informatives. C’est précisément ce que permet la RAG.
Définition de la génération augmentée de récupération (RAG)
La génération augmentée de récupération (RAG) est une technique qui complète la génération de texte avec des informations provenant de sources de données privées ou propriétaires. Elle combine un modèle de récupération, conçu pour effectuer des recherches dans de grands ensembles de données ou bases de données, à un modèle de génération tel qu’un grand modèle de langage (LLM), qui extrait des informations et génère une réponse texte lisible.
La génération augmentée de récupération peut améliorer la pertinence de l’expérience de recherche, en ajoutant du contexte provenant de sources de données supplémentaires et en complétant une base de données de LLM originale grâce à un entraînement.
Cela améliore les résultats du grand modèle de langage, sans avoir besoin d’entraîner de nouveau le modèle. Les autres sources d’informations peuvent aller de nouvelles informations sur Internet pour lesquelles le LLM n’a pas été entraîné, à du contexte commercial propriétaire, en passant par des documents internes confidentiels appartenant à des entreprises.
La RAG est précieuse pour différentes tâches, comme les réponses aux questions et la génération de contenu, car elle permet au système d’IA générative d’utiliser des sources d’informations externes pour produire des réponses plus précises et plus sensibles au contexte. Elle implémente des méthodes de récupération de recherche, généralement de recherche sémantique ou de recherche hybride, pour répondre à l’intention de l’utilisateur et délivrer des résultats plus pertinents.
Donc, la récupération d’informations, qu’est-ce que c’est ?
La récupération d’informations fait référence au processus de recherche et d’extraction d’informations pertinentes à partir d’une source de connaissances ou d’un ensemble de données. Elle s’apparente à l’utilisation d’un moteur de recherche pour rechercher des informations sur Internet. Vous entrez une recherche, et le système récupère et vous montre les documents ou pages Web les plus susceptibles de contenir les informations que vous recherchez.
La récupération d’informations implique des techniques visant à indexer et à rechercher de façon efficace de grands ensembles de données ; il est ainsi plus facile d’accéder aux informations spécifiques dont vous avez besoin à partir d’un large pool de données disponibles. En plus des moteurs de recherche Web, les systèmes d’IR sont souvent utilisés dans les bibliothèques numériques, les systèmes de gestion de documents et diverses applications d’accès aux informations.
Comment fonctionne le RAG ? :
- Récupération d’informations pertinentes : La première étape consiste à identifier et extraire des informations pertinentes provenant d’une base de connaissances externe. Cela se fait généralement à l’aide d’une requête de recherche formulée à partir de l’invite initiale donnée au LLM.
- Enrichissement de l’invite LLM : Les informations récupérées sont ensuite intégrées à l’invite fournie au LLM. Cela permet au modèle de disposer d’un contexte plus large et plus riche pour générer sa réponse.
- Génération de texte : Le LLM utilise ensuite l’invite enrichie pour générer un texte cohérent et informatif, en tenant compte à la fois des informations provenant de la base de connaissances externe et de ses propres connaissances internes.
- Mise à jour de la base de connaissances externe : Au fur et à mesure que le système RAG est utilisé, les performances des LLM peuvent être améliorées en mettant à jour la base de connaissances externe avec les nouvelles interactions et les nouveaux résultats générés.
Quels sont les avantages de la RAG ?
L’utilisation de la RAG présente plusieurs avantages :
- Amélioration de la précision et de la pertinence des réponses : En s’appuyant sur des connaissances externes, les LLM peuvent générer des réponses plus factuellement correctes et mieux adaptées au contexte de la requête.
- Augmentation de la créativité et de l’originalité : L’accès à des informations externes peut stimuler la créativité des LLM et les conduire à générer des réponses plus originales et inattendues.
- Adaptation à des domaines spécifiques : La RAG peut être particulièrement utile pour adapter les LLM à des domaines spécifiques en intégrant des bases de connaissances spécialisées.
- Réduction du besoin de données d’entraînement : L’utilisation de la RAG peut permettre de réduire la quantité de données d’entraînement nécessaires pour obtenir des performances satisfaisantes des LLM.
Quelles sont les applications de la RAG ?
La RAG a le potentiel d’être utilisée dans une large gamme d’applications, notamment :
- Chatbots et assistants virtuels : La RAG peut permettre aux chatbots et aux assistants virtuels de fournir des réponses plus précises et informatives aux requêtes des utilisateurs.
- Rédaction de contenu : La RAG peut être utilisée pour générer automatiquement des articles de blog, des rapports, des documents marketing et d’autres formes de contenu textuel.
- Résumé de texte : La RAG peut aider à résumer de longs documents en identifiant les informations clés et en les reformulant de manière concise.
- Traduction automatique : La RAG peut améliorer la qualité de la traduction automatique en intégrant des connaissances linguistiques et culturelles externes.
La RAG avec ALLONIA :
Notre CHAT SECURE ALLONIA, utilise la méthode RAG ce qui rend les réponses plus pertinentes et précises.
Avec les documents internes, provenant de sources fiables et vérifiées, le RAG permet au modèle de langage de croiser ses données et de s’appuyer sur des faits concrets pour générer ses réponses. Cela réduit le risque de dérive vers des inventions ou des interprétations erronées. Moins de risque d’hallucination !
Notre CHAT SECURE est construit avec une possibilité d’évaluer les réponses : les pouces permettent aux utilisateurs de fournir un retour d’information direct sur la qualité des réponses générées par le chatbot. En indiquant si une réponse est utile, pertinente et informative, les utilisateurs aident le système à apprendre et à s’améliorer au fil du temps.
Le passage exacte est donné dès lors que le Chat répond à votre requête. Ce qui vous permet de lire uniquement le passage souhaité en fonction de votre demande et non l’intégralité de vos documents. Optimisez votre temps avec cet outil ingénieux !
Obtenez également des résumés ce qui encore une fois, libérera votre temps pour des tâches plus importantes !
1/ 𝐏𝐨𝐮𝐫𝐪𝐮𝐨𝐢 𝐮𝐭𝐢𝐥𝐢𝐬𝐞𝐫 𝐥𝐞 𝐂𝐡𝐚𝐭𝐛𝐨𝐭 𝐀𝐋𝐋𝐎𝐍𝐈𝐀 ? Pour TOUTES ces raisons :
✅Sécurisé et Performant
✅S’adapte à tous les corpus doc.
✅On utilise les derniers et meilleurs LLM (Mistral, Open AI, Meta AI, Lighton, Anthropic)
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2/ 𝐏𝐨𝐮𝐫 𝐪𝐮𝐢 ?
Notre Chat a été pensé pour les entreprises et les collectivités publiques et plus précisément pour vos salariés, vos clients ou vos visiteurs.
3/ 𝐂𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐜̧𝐚 𝐟𝐨𝐧𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧𝐧𝐞 ?
Comme précisé aucune fuite des données : Le chat est entraîné uniquement sur les corpus documentaires souhaités.
➡️Réponses en langage naturel
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𝐔𝐭𝐢𝐥𝐢𝐬𝐞𝐳 𝐠𝐫𝐚𝐭𝐮𝐢𝐭𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐩𝐞𝐧𝐝𝐚𝐧𝐭 𝟐 𝐬𝐞𝐦𝐚𝐢𝐧𝐞𝐬 𝐧𝐨𝐭𝐫𝐞 𝐂𝐇𝐀𝐓 𝐒𝐄𝐂𝐔𝐑𝐄 (𝐩𝐮𝐢𝐬, à 𝐩𝐚𝐫𝐭𝐢𝐫 𝐝𝐞 𝟑𝟎€/𝐦𝐨𝐢𝐬 𝐩𝐚𝐫 𝐮𝐭𝐢𝐥𝐢𝐬𝐚𝐭𝐞𝐮𝐫). 𝐀𝐥𝐨𝐫𝐬 𝐨𝐧 𝐯𝐨𝐮𝐬 𝐞𝐦𝐛𝐚𝐫𝐪𝐮𝐞 ? Vos salariés nous remercierons 😉
Conclusion
La RAG est un domaine de recherche en pleine évolution qui présente un fort potentiel pour améliorer les capacités des LLM et les rendre plus utiles dans un large éventail d’applications.
En conclusion, la génération augmentée de récupération est une approche prometteuse qui permet de surmonter certaines des limitations des LLM et d’ouvrir la voie à de nouvelles applications innovantes dans le domaine de l’IA.