Qu'est-ce que RAG en IA : Un guide simple de la génération augmentée par récupération

La génération augmentée par récupération (RAG) en IA extrait des données externes pour améliorer la précision des réponses du modèle. Cette technique garantit que les sorties sont actuelles et contextuellement pertinentes. Dans cet article, nous allons couvrir ce qu'est RAG en IA, comment cela fonctionne et ses avantages.

Comprendre la génération augmentée par récupération (RAG)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) est la façon dont l'IA accède à des informations spécifiques. Il combine la récupération d'informations et la génération de langage pour améliorer les réponses.

Le système fonctionne à travers plusieurs étapes clés :

• Il indexe tous les documents disponibles, maintient les références d'emplacement et fournit un contexte pertinent à l'IA
• Les documents sont convertis en embeddings vectoriels, créant des clusters thématiques et des marqueurs de pertinence
• Lors de la réception d'une requête, il traite la question, recherche dans la base de données vectorielle et identifie le contexte pertinent
• Le système extrait les informations pertinentes et les fournit au modèle de base pour la génération de la réponse

Les principaux avantages de RAG incluent :

• Une plus grande précision grâce aux documents sources
• Accès à l'information actuelle
• Attribution de la source
• Des réponses plus fiables et vérifiables

Cette approche résout un problème fondamental avec les modèles d'IA standard, qui contiennent des connaissances générales provenant de leurs données d'entraînement qui sont généralement obsolètes de plusieurs mois ou années. RAG comble cette lacune en permettant l'accès à la documentation actuelle, aux événements récents et aux bases de données privées.

En mise en œuvre pratique, RAG a montré des résultats significatifs, atteignant une amélioration de 63 % de la précision des réponses en intégrant la récupération de connaissances externes avec la génération LLM. L'évolution de RAG

La génération augmentée par récupération (RAG) remonte aux années 1970, marquant une époque où les premiers modèles de systèmes de questions-réponses étaient conçus par des innovateurs dans le domaine. Ces étapes formatrices ont jeté une base solide pour les progrès des technologies de traitement du langage naturel qui allaient suivre.

Ce n'est que lorsque Ask Jeeves a émergé au milieu des années 1990 qu'une telle technologie a commencé à attirer l'attention générale grâce à sa facilitation des requêtes basées sur le langage naturel.

Dans un bond en avant significatif pour la technologie RAG, des chercheurs de Meta ont publié une étude influente dirigée par Patrick Lewis en 2020 qui a non seulement établi l'acronyme « RAG », mais a également dévoilé une nouvelle architecture pour appliquer ce concept dans les cadres d'IA modernes.

Depuis lors, la génération augmentée par récupération a été essentielle à la recherche et à l'innovation de pointe dans les cercles de l'intelligence artificielle, inspirant de nombreux articles scientifiques et des mises en œuvre pratiques dans diverses applications liées au traitement du langage naturel et aux systèmes de questions-réponses.

Comment RAG améliore les grands modèles de langage

RAG améliore les grands modèles de langage de plusieurs manières clés :

• Il comble le fossé entre les connaissances générales et l'information actuelle en connectant l'IA à des sources de données spécifiques
• Il permet une plus grande précision grâce aux documents sources, à l'accès à l'information actuelle et à l'attribution de la source, ce qui rend les réponses plus fiables et vérifiables
• Il sépare la capacité du LLM à générer des réponses de sa capacité à récupérer des connaissances factuelles
• Il fournit une amélioration de 63 % de la précision des réponses en intégrant la récupération de connaissances externes avec la génération LLM
• Il permet à l'IA de rechercher des faits au lieu de deviner ou d'inventer des choses
• Il permet des mises à jour des connaissances sans nécessiter de réentraînement du modèle

Le système fonctionne en :

• Convertissant les documents en embeddings vectoriels
• Créant des clusters thématiques et des marqueurs de pertinence
• Traitant les requêtes pour identifier le contexte pertinent
• Extrayant les informations et les fournissant au modèle de base pour la génération de la réponse

L'architecture de RAG est composée de segments distincts dédiés au traitement des requêtes, à la récupération d'informations pertinentes à partir de bases de données externes et à la création de réponses cohérentes. Une telle méthode systématique atténue les pièges courants tels que les inexactitudes et les déclarations fabriquées souvent observées dans les modèles d'IA standard. Par conséquent, en raison de ces avancées apportées par la technologie RAG, elle connaît un déploiement accru dans diverses industries visant à améliorer les processus de décision et à améliorer l'engagement des consommateurs.

Les mécanismes de RAG

La génération augmentée par récupération (RAG) emploie une séquence sophistiquée d'étapes pour améliorer les réponses générées par l'IA. Initialement, cette méthode implique de diviser de grands volumes de données en morceaux plus gérables pour une meilleure manipulation. Suite à cela, la requête de l'utilisateur est encodée sous forme vectorielle grâce à une procédure d'embedding qui facilite la correspondance avec les entrées dans les bases de données vectorielles.

Après avoir récupéré les informations pertinentes de ces bases de données, RAG améliore l'entrée en utilisant des tactiques telles que l'ingénierie des prompts et la structuration des extraits de documents. L'entrée augmentée sert ensuite de base pour produire des réponses qui sont non seulement précises mais aussi contextuellement appropriées.

RAG possède des mécanismes pour rafraîchir automatiquement les documents externes ainsi que leurs vecteurs respectifs dans sa base de données afin de maintenir l'exactitude et la pertinence à jour des informations utilisées lors de la récupération.

Composants clés d'un système RAG

Voici les composants clés d'un système RAG :

1. Système de traitement de documents

• Convertit les documents en embeddings vectoriels
• Crée des clusters thématiques et des marqueurs de pertinence
• Maintient les références indexées

1. Base de connaissances

• Contient les informations recueillies pour l'accès à l'IA
• Stocke les embeddings vectoriels
• Utilise des morceaux de document d'environ 512 jetons

1. Système de récupération

• Traite les requêtes entrantes
• Recherche dans la base de données vectorielle
• Utilise une approche hybride combinant :
• BM25 pour la précision des mots-clés
• Récupération dense pour la compréhension sémantique
• Inclut le reranking cross-encodeur

1. Mécanisme d'intégration

• Extrait les informations pertinentes
• Fournit un contexte au modèle de base
• Utilise la construction dynamique de prompts
• Maintient une fenêtre glissante de jetons de contexte (2048)

1. Composant de génération

• Combine les informations récupérées avec les compétences linguistiques
• Produit des réponses en langage naturel
• Crée des réponses en utilisant des documents sources

Au cours de l'étape de récupération, une procédure appelée construction d'une base de connaissances est effectuée afin de rationaliser l'accès à l'information. Cette étape convertit les données en embeddings vectoriels - des représentations de tableaux numériques qui rendent le contenu interprétable par les machines.

Par la suite, dans la phase de génération, les informations externes récupérées précédemment sont intégrées à la requête de l'utilisateur pour augmenter les réponses produites par un grand modèle de langage (LLM). Un tel cadre bifurqué garantit que les réponses fournies par l'intelligence artificielle sont non seulement précises mais aussi pertinentes, en s'appuyant sur des sources de données à jour.

Bases de données vectorielles

Les bases de données vectorielles sont essentielles à la fonctionnalité des systèmes RAG, car elles hébergent des embeddings et offrent des options de recherche innovantes pour la correspondance vectorielle. La conversion d'embedding prend des segments de texte et les transforme en vecteurs qu'une base de données vectorielle contient, rationalisant le processus pour une récupération de données rapide et pertinente en accord avec les requêtes des utilisateurs.

Bien que n'étant pas absolument obligatoire pour les systèmes RAG, l'incorporation d'embeddings ou de bases de données vectorielles améliore considérablement leurs capacités de récupération. En corrélant les embeddings avec les données sources originales, les modèles génératifs peuvent produire des réponses plus précises et rafraîchir les indices dans les bases de connaissances pour maintenir des informations à jour et fiables.

Recherche sémantique

La recherche sémantique fonctionne en identifiant et en récupérant les documents qui ont un degré élevé de similarité avec les embeddings de la requête, contrairement à la recherche par mots-clés traditionnelle qui dépend de la correspondance précise des mots. En saisissant l'intention derrière les requêtes des utilisateurs, la recherche sémantique transcende les méthodes conventionnelles, lui permettant de fournir des informations plus pertinentes efficacement. La compréhension robuste des questions en langage naturel ouvre la voie à des réponses qui sont non seulement précises mais aussi adaptées au contexte.

Les développements de recherche d'entités telles que Facebook AI Research - actuellement connue sous le nom de Meta - ont permis aux technologies de recherche sémantique de naviguer avec compétence à travers les données structurées et non structurées provenant d'un éventail de sources, y compris les référentiels d'entreprise et les pages Web. De telles avancées soulignent son rôle vital au sein des systèmes RAG en garantissant qu'ils fournissent des informations pertinentes lors de la réponse aux requêtes des utilisateurs.

Applications de RAG dans diverses industries

L'adaptabilité du système RAG le rend adapté à de nombreux secteurs. Il peut exploiter différents réservoirs d'informations, englobant le contenu privé tel que les e-mails, les notes et les articles, permettant la livraison de réponses approfondies qui reflètent les connaissances actuelles. Les données externes incorporées dans RAG peuvent provenir d'API, de bases de données, de collections de documents parmi d'autres canaux, élargissant ainsi la gamme d'informations accessibles.

RAG utilise des algorithmes mathématiques pour déterminer la pertinence des documents recueillis par rapport aux requêtes des utilisateurs. Ce processus non seulement augmente l'engagement des utilisateurs, mais élève également la compétence opérationnelle des interfaces conversationnelles. Simultanément, les chercheurs étudient des moyens d'amalgamer RAG avec des méthodologies d'IA supplémentaires dans le but de faire progresser ces expériences interactives.

Service client

Dans le domaine du service client, RAG permet aux utilisateurs de s'engager dans des requêtes interactives au sein des référentiels de données, élargissant les capacités de l'IA générative. En mettant en œuvre RAG, les chatbots qui s'adressent aux clients peuvent offrir des réponses à la fois précises et pertinentes au contexte, améliorant considérablement l'engagement des utilisateurs. Par conséquent, cette avancée facilite une résolution plus rapide des problèmes des clients, ce qui conduit à une efficacité de réponse améliorée et à une satisfaction globale accrue pour les utilisateurs.

Les chatbots équipés de la technologie RAG optimisent l'interaction client en fournissant des réponses exactes et pertinentes adaptées aux requêtes des utilisateurs. Cette méthode va au-delà de la simple réponse précise. Elle favorise une expérience engageante et rationalisée dans les rencontres de service client.

Soins de santé

Dans le domaine des soins de santé, la mise en œuvre de RAG est essentielle dans la conception de systèmes capables de fournir des réponses exactes aux questions liées à la santé en accédant à des référentiels de données médicales à grande échelle. Cela permet aux professionnels de la santé d'obtenir des informations rapidement, ce qui augmente le traitement des patients et renforce la compétence en recherche. En amalgamant RAG avec les protocoles existants, les professionnels du domaine médical peuvent distiller les détails pertinents des dossiers cliniques complets, affinant ainsi leur processus de prise de décision concernant les soins aux patients.

En exploitant la technologie RAG, il y a une amélioration notable dans l'engagement des patients car elle leur fournit une éducation à la santé personnalisée qui résonne avec leurs besoins uniques et leurs niveaux de compréhension. Une telle communication individualisée garantit que les patients reçoivent des faits de santé compréhensibles et précis qui leur sont pertinents - cette stratégie favorise des résultats améliorés pour la gestion de la santé des patients.

Finance

Dans le secteur financier, la génération augmentée par récupération (RAG) renforce les modèles d'IA générative qui sont essentiels pour fournir des réponses précises aux requêtes complexes. Les entités financières utilisent RAG pour incorporer efficacement des sources de données externes, assurant des réponses rapides et opportunes aux questions des clients. L'utilisation de RAG dans la finance s'étend à l'automatisation des systèmes de support client, à l'amélioration des vérifications de conformité et à l'offre de conseils personnalisés pour les investissements.

Lors de la réalisation d'évaluations des risques, RAG est essentiel en agrégeant les informations pertinentes à partir d'une multitude de points de données pour examiner la dynamique du marché. Cette amélioration de l'extraction de données permet aux consultants financiers d'accéder rapidement aux connaissances à jour pendant qu'ils interagissent avec leur clientèle.

En favorisant une communication rapide et précise informée par les informations actuelles fournies par les modèles d'IA générative comme RAG, les institutions financières s'assurent une position avantageuse pour servir les besoins de leurs clients rapidement et avec compétence.

Avantages de l'utilisation de RAG en IA

L'utilisation de RAG en IA offre plusieurs avantages :

1. Elle renforce la fiabilité des modèles d'IA générative en intégrant des données vérifiables provenant de références externes.
2. En fusionnant ces informations, elle réduit considérablement les cas de réponses « hallucinées » erronées et augmente la précision factuelle ainsi que la fiabilité.
3. RAG gagne la confiance et la crédibilité des utilisateurs en fournissant des sources crédibles pour étayer ses réponses.

RAG joue un rôle essentiel dans l'affinage de l'interprétation des requêtes des utilisateurs, ce qui diminue la probabilité de réponses incorrectes tout en améliorant les performances sur les tâches qui nécessitent des connaissances approfondies. Sa capacité à assimiler des données exclusives sans nécessiter de formation spécialisée pour les modèles garantit que ces modèles d'IA sont constamment rafraîchis, améliorant ainsi leur compétence dans la gestion des connaissances. Par conséquent, RAG sert d'instrument indispensable pour élever à la fois la qualité et l'intégrité des résultats générés par l'IA.

Défis et considérations

Le déploiement de RAG, bien que bénéfique, présente son propre ensemble unique de défis qui nécessitent une attention particulière. L'intégration et le maintien des connexions avec des sources de données externes exigent un investissement technique important. L'efficacité de la récupération est influencée par des aspects tels que le volume de la source de données, les retards de réseau et la fréquence des requêtes. Il est donc crucial de gérer ces variables avec compétence pour réduire les coûts à la fois informatiques et financiers.

Garantir une attribution précise dans le contenu généré par l'IA devient de plus en plus difficile lors de l'amalgame d'informations provenant de diverses sources. Dans les cas où les données de tiers contiennent des détails personnels sensibles, le strict respect des lois sur la protection de la vie privée est obligatoire.

Pour l'avenir, les avancées dans la technologie RAG pourraient améliorer le traitement des informations en temps réel, réduisant ainsi les inexactitudes dans le matériel produit par l'IA.

L'avenir de la génération augmentée par récupération

La génération augmentée par récupération (RAG) est promise à un avenir passionnant. Depuis son introduction dans l'article phare de 2020, RAG a été un catalyseur pour de nombreux articles scientifiques et mises en œuvre réelles dans son domaine. Les développeurs sont maintenant équipés pour mettre à jour les modèles à la volée, accordant l'accès à des connaissances à jour qui améliorent à la fois la précision et les aspects contextuellement pertinents des sorties générées par l'intelligence artificielle.

Alors que les avancées se poursuivent dans la technologie RAG, il y a un accent intentionnel sur l'incorporation de mécanismes pour la récupération dynamique de sources de connaissances externes. Cela permettra aux systèmes d'IA de fonctionner avec une spécificité accrue dans des paramètres complexes qui exigent une reconnaissance instantanée du contexte. L'évolution de RAG promet une aide contextuelle améliorée. Les IA pourraient bientôt être capables non seulement de faire surface des informations pertinentes, mais aussi de personnaliser les informations spécifiquement adaptées aux objectifs de l'utilisateur.

En conclusion

RAG marque une grande étape dans l'IA. Cette technologie fusionne les capacités de récupération de données en direct avec les modèles d'IA générative pour améliorer la précision, la pertinence et la fiabilité des sorties produites par les systèmes d'IA. Dans divers secteurs tels que le support client, les services de santé et la gestion financière, RAG révolutionne la façon dont les industries fonctionnent en facilitant des interactions qui sont plus contextuellement appropriées et exigeantes.

Alors que les avancées dans RAG se poursuivent, elle est sur le point d'offrir des améliorations encore plus significatives - positionnant l'IA comme une utilité essentielle dans les scénarios quotidiens.

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