Qu'est-ce que la RAG, pour Génération Augmentée de Récupération ?
Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et du traitement du langage naturel (NLP), la Génération Augmentée de Récupération (RAG) représente une approche révolutionnaire pour maximiser l'efficacité des grands modèles de langage (LLM). Contrairement à une simple génération basée sur un modèle, le RAG intègre une base de connaissances externe, fiable et mise à jour pour augmenter la pertinence et la précision des réponses fournies par un modèle de langage. Cette méthode permet aux modèles d'IA de puiser dans des données nouvelles et spécifiques au domaine d'application, tout en évitant la nécessité de réentraîner entièrement le modèle sur de nouvelles données.
Les LLM comme GPT-4, utilisés par OpenAI, sont formés sur des ensembles massifs de données textuelles et utilisent des milliards de paramètres pour générer des résultats originaux sur des tâches telles que la réponse aux questions, la traduction de langues, et la génération de texte. La RAG utilise ces capacités puissantes tout en étendant leur utilisation à des domaines spécifiques ou à des bases de connaissances internes d'une organisation.
Comment fonctionne RAG ?
Pour comprendre le travail de la RAG, il est important de diviser son processus en plusieurs étapes clés :
1. Création de Données Externes
Les LLM traditionnels fonctionnent sur l'ensemble de données sur lequel ils ont été formés. Mais par nature, ces ensembles de données peuvent devenir obsolètes ou incomplets avec le temps. Avec le RAG, des données externes sont créées en dehors de l'ensemble de données de formation d'origine. Ces données peuvent provenir de diverses sources comme des API, des bases de données, des référentiels de documents, ou des flux de données en direct. Pour être utilisées dans le cadre de la RAG, ces données externes doivent être converties en représentations numériques sous forme de vecteurs et stockées dans des bases de données vectorielles.
2. Récupération des Informations Pertinentes
Lorsque l'utilisateur pose une question ou fait une demande, cette requête est convertie en représentation vectorielle. Then, the system does a search for relevance while comparing the user's query with the external data stored in the vector databases. Specific documents or passages may be fetched which are most relevant to the demand of the user.
3. LLM Prompt Enhancement
Une fois que les informations pertinentes ont été récupérées, l'étape suivante consiste à augmenter l'invite du modèle de langage. Cela signifie que les informations récupérées sont intégrées dans le contexte de la demande de l'utilisateur, ce qui permet au LLM de générer des réponses plus précises et contextualisées.
4. Mise à Jour des Données Externes
Pour garantir que les informations fournies par le modèle restent pertinentes et à jour, il est crucial de mettre à jour régulièrement les données externes. Cela peut être fait par le biais de processus automatisés ou de mises à jour périodiques, assurant ainsi que les informations restent pertinentes.
Les Avantages de la Génération Augmentée de Récupération
L'utilisation de la RAG offre plusieurs avantages importants, plus particulièrement pour les organisations qui souhaitent améliorer leurs efforts en matière d'IA générative :
1. Mise en Œuvre Rentable
Au lieu de ré-entraîner un grand modèle de langage existant, ce qui peut être coûteux et consommer beaucoup de ressources, RAG offre des résultats plus rentables. While adding more data sources, all without requiring additional training phases, companies now have the ability to deploy AI systems faster and at less cost.
2. Current and Accurate Information
Les modèles LLM traditionnels peuvent devenir obsolètes s'ils ne sont pas mis à jour souvent. RAG résout cela en fournissant des informations en temps réel ou mises à jour en connectant le modèle à des flux d'informations ou à des bases de données fréquemment mises à jour.
3. Increased Trust by Users
La RAG peut fournir des réponses en citant et en référençant les sources d'informations utilisées pour générer les réponses. This reinforces the credibility and trust of the users because they can verify it for themselves.
4. Plus de Contrôle pour les Développeurs
Les développeurs ont un contrôle plus important sur les sources d'informations utilisées par le LLM. This will allow them to adapt it to changing requirements or different uses by modifying the sources. This makes the deployment of more specialized applications easier, as well as managing the quality of the responses generated.
La différence entre la RAG Native et la RAG Avancée. Bien que la RAG native introduise le concept d'ajout de données externes à un modèle de langage, la RAG avancée va plus loin en exploitant des capacités sophistiquées telles que l'indexation hiérarchique, l'intégration de recherches sémantiques, et l'utilisation de systèmes de recommandation pour améliorer les résultats. La RAG avancée implique également une optimisation continue des bases de données vectorielles, des algorithmes de pertinence améliorés, et l'intégration d'apprentissage machine supervisé pour ajuster les modèles selon les retours des utilisateurs.
La Différence entre le RAG et la Recherche Sémantique
La recherche sémantique est une technologie qui, pour rechercher et récupérer de l'information, s'appuie sur le sens et la signification des mots et des phrases plutôt que sur des correspondances de mots-clés. Même si la recherche sémantique et la RAG peuvent être utilisées de manière complémentaire, il ne s'agit pas du tout de la même chose :
La RAG uses semantic search to enhance the retrieval of relevant information before answer generation, while incorporating that information into the broader context to generate richer responses.
Semantic Search mainly focuses on retrieving the most relevant documents for a given query without generating new content. It is often used to answer user queries directly by returning specific results.
Applications de la Génération Augmentée de Récupération (RAG)
La RAG est applicable dans beaucoup de domaines et industries, de la santé à la finance en passant par l'éducation et le service client. Voici quelques exemples concrets d'applications :
1. Chatbots Intelligents pour le Service Client
Les RAG-based chatbots are also able to give customers more appropriate answers to their queries by accessing the latest policies, internal FAQs, or customer databases.
2. Virtual Medical Assistants
RAG-enabled medical assistants can provide medical advice based on the latest medical research, approved treatments, and health policies of particular institutions.
3. Financial Decision Support
Dans le domaine financier, la RAG peut être utilisée pour aider les conseillers financiers en fournissant des analyses et des rapports à jour basés sur les dernières données de marché.
4. Formation et Éducation
Les systèmes éducatifs intelligents peuvent utiliser la RAG pour fournir des réponses basées sur les dernières découvertes scientifiques et les nouvelles publications académiques, rendant l'apprentissage plus dynamique et pertinent.
Conclusion
La Génération Augmentée de Récupération (RAG) est une technologie prometteuse qui étend les capacités des modèles de langage large (LLM) en intégrant des sources de données externes fiables et à jour. Elle représente une avancée majeure pour les applications d'IA générative, offrant des avantages considérables en termes de précision, de pertinence, de contrôle, et de coût. Alors que le domaine de l'IA continue de se développer, la RAG jouera sans aucun doute un rôle crucial dans l'optimisation des systèmes intelligents et leur application dans divers domaines industriels.