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Comment fonctionne le RAG ? Comprendre la génération augmentée par récupération

Ecrit par

Nanobaly

Publié le

2024-04-30

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Le monde de l'intelligence artificielle est rempli d'acronymes. Récemment, vous avez pu entendre parler de RAG (pour Retrieval Augmented Generation). RAG est une technologie qui fusionne la récupération d’informations avec la génération de texte dans les modèles d’IA. Si l'on devait vous l'expliquer de façon pragmatique, RAG est utilisé pour optimiser les résultats de l’IA générative en privilégiant les données spécifiques d'une organisation. Cette approche innovante permet d'améliorer les réponses générées par les modèles d’IA, en permettant l’intégration dynamique des prompts et des informations pertinentes issues de sources externes (et non uniquement du modèle de langage) au moment de la génération de texte.

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L’introduction des RAG dans le domaine de l’intelligence artificielle promet de transformer la façon dont les systèmes génératifs comprennent et manipulent le langage naturel. En s’appuyant sur une base de données variée et extensive lors de la génération de réponses, les RAG permettent une amélioration significative de la qualité et de la pertinence du contenu généré, ouvrant la voie à des applications de plus en plus sophistiquées dans divers secteurs d'activité.

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En outre, l'application de RAG ne se limite pas à la génération de texte, mais s'étend également à la création de contenu créatif tel que la musique, ce qui démontre la polyvalence de cette technique.

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Qu'est-ce que le Retrieval Augmented Generation (RAG)?

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La génération augmentée par récupération est une technique avancée en traitement du langage naturel. Elle intègre les capacités des modèles génératifs et extractifs de l’intelligence artificielle. Elle se caractérise par la combinaison d'outils permettant de récupérer des informations et de la génération de texte, offrant des réponses riches et contextuelles. Le modèle RAG utilise un modèle de récupération couplé à un modèle de génération, comme un grand modèle de langage (LLM), pour extraire des informations et générer du texte cohérent et lisible.

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Cette méthode améliore significativement l’expérience de recherche en ajoutant du contexte provenant de sources de données supplémentaires et en enrichissant la base du LLM sans nécessiter un réentraînement du modèle. Les sources d’information peuvent inclure des informations Internet récentes non incluses dans le processus d'entraînement du LLM, un contexte spécifique et / ou propriétaire ou encore des documents internes confidentiels.

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Le RAG est particulièrement utile pour diverses tâches telles que la réponse aux questions et la génération de contenu, car il permet au système IA d’utiliser des sources d’informations externes pour des réponses plus précises et contextuelles. Il utilise des méthodologies de recherche, souvent sémantiques ou hybrides, pour répondre à l’intention de l’utilisateur et fournir des résultats plus pertinents.

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Enfin, le RAG crée des bases de données de connaissances spécifiques à l’entreprise, qui peuvent être continuellement mises à jour pour aider l’IA générative à fournir des réponses contextuelles et appropriées. Cette technique est un progrès significatif dans le domaine de l’IA générative et des grands modèles de langage, en combinant des ressources internes et externes pour connecter les services IA à des ressources techniques à jour.

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Les avantages du RAG pour l'intelligence artificielle générative

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Les modèles RAG offrent une multitude d’avantages pour l’IA générative, améliorant la précision et la pertinence des réponses tout en réduisant les coûts et la complexité du processus d'entraînement de l'IA. Voici quelques-uns des principaux avantages que nous avons identifiés :

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Précision et contextualisation: Les modèles RAG sont capables de fournir des réponses précises et contextuelles en synthétisant les informations de multiples sources. Cette capacité à traiter et intégrer diverses connaissances rend les réponses de l'IA plus pertinentes.
Efficacité : Contrairement aux modèles traditionnels qui nécessitent d’énormes ensembles de données pour l’apprentissage, les modèles RAG utilisent des sources de connaissance préexistantes, ce qui les rend plus faciles et moins coûteux à entraîner.
Mise à jour et flexibilité: Les modèles RAG peuvent accéder à des bases de données actualisées ou à des corpus externes, fournissant ainsi des informations courantes qui ne sont pas disponibles dans les ensembles de données statiques sur lesquels les LLM sont généralement entraînés.
Gestion des biais : En sélectionnant soigneusement des sources diverses, les modèles RAG peuvent réduire les biais présents dans les LLM entraînés sur des ensembles de données potentiellement biaisés. Cela contribue à la génération de réponses plus justes, plus équitables ou objectives.
Réduction des risques d’erreur: En réduisant l’ambiguïté dans les requêtes des utilisateurs et en minimisant les risques d’erreurs de modèle, également appelées “hallucinations”, les modèles RAG améliorent la fiabilité des réponses générées.
Applicabilité aux tâches de traitement du langage naturel : Les avantages des modèles RAG ne se limitent pas à la génération de texte mais s’étendent à diverses tâches de traitement automatique du langage naturel, ce qui améliore la performance globale des systèmes IA dans des domaines variés et parfois très spécifiques.

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Ces avantages positionnent les modèles RAG comme une solution puissante et polyvalente pour surmonter les défis traditionnels de l’IA générative, tout en ouvrant de nouvelles possibilités d’application dans des secteurs variés. En outre, les solutions RAG offrent des technologies avancées pour la gestion des données non structurées, la connexion à diverses sources de données, et la création de solutions d'IA générative personnalisées, marquant une évolution significative par rapport à la recherche par mots-clés traditionnelle vers des technologies de recherche sémantique.

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Implémentation du RAG

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L'implémentation du RAG nécessite une combinaison de compétences en programmation / développement logiciel, et une compréhension approfondie de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Cette technologie utilise des bases de données vectorielles pour coder rapidement et rechercher de nouvelles données à intégrer au modèle de langage de grande taille (LLM). Le processus implique la vectorisation des données, leur stockage dans une base de données vectorielle pour une récupération rapide et contextuelle de l'information.

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Étapes de mise en œuvre du RAG

Sélection des sources de données : Choisir des sources pertinentes qui fourniront des informations actualisées et contextuelles.
Découpage des données (Data Chunking) : Segmenter les données en fragments faciles à manipuler, qui peuvent être traités et indexés de façon efficace.
Vectorisation : Convertir les données en représentations numériques qui peuvent être facilement récupérées et comparées.
Création de liens : Créer des connexions entre les sources de données et les données générées pour assurer une intégration fluide.

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Défis et bonnes pratiques

La mise en place du RAG peut représenter des défis, en raison de la complexité du modèle utilisé, des défis liés à la préparation des données et de la nécessité d'une intégration soignée avec les modèles de langage. Une intégration transparente dans les flux de travail existants de MLOps est essentielle pour le succès de l'implémentation.

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💡 Le saviez-vous ?

Le RAG peut être utilisé pour aider les avocats et les juristes à rédiger des documents légaux, comme des contrats ou des mémoires judiciaires, en s'appuyant sur des bases de données contenant des précédents juridiques et des textes de loi. Par exemple, lorsqu'un avocat travaille sur un contrat complexe, le système RAG peut rechercher des clauses contractuelles similaires utilisées dans des cas comparables ou des situations juridiques analogues (ou dans un précédent contrat, s'il s'agit d'un même client). Il intègre ensuite ces informations pour aider à la rédaction d'un contrat qui non seulement répond aux exigences légales spécifiques, mais qui est aussi optimisé pour protéger les intérêts du client dans des circonstances similaires observées dans le passé !

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Quelques utilisations innovantes du RAG dans divers secteurs

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Le RAG trouve des applications innovantes, pour ne pas dire révolutionnaires, dans de nombreux secteurs. Il a le potentiel de transformer les interactions et les processus grâce à sa capacité à fournir des réponses précises et contextuelles. Voici quelques applications intéressantes que nous avons recensées :

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Dans le domaine de la santé : En médecine, le RAG améliore le processus diagnostique en récupérant automatiquement les dossiers médicaux pertinents et en générant des diagnostics précis. Cela permet d'améliorer la qualité des soins et la rapidité des interventions médicales.
Service client : Dans le domaine du service client, le RAG améliore significativement l’interaction avec les clients en offrant des réponses personnalisées et contextuelles, ce qui va au-delà des interactions prédéfinies et contribue à l'amélioration de la satisfaction client.
E-commerce : Dans le secteur de l’e-commerce, le RAG permet de personnaliser l’expérience d’achat en comprenant les comportements et préférences des clients, offrant ainsi des recommandations de produits sur mesure et des stratégies de marketing ciblées. Il facilite également la création d’articles de marketing, comme des articles de blog et des descriptions de produits, en s’appuyant sur des données de recherche pertinentes pour atteindre la cible audience. Cette capacité à générer des articles marketing personnalisés, basés sur des données pertinentes, permet aux entreprises de mieux communiquer avec leur public cible, en fournissant du contenu qui résonne véritablement avec leurs besoins et préférences.
Finance : Dans la finance, les modèles spécialisés comme BloombergGPT, entraînés sur d’immenses corpus financiers, améliorent la précision des réponses fournies par les modèles de langage, rendant les consultations financières plus fiables et pertinentes.

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Ces utilisations démontrent la polyvalence et l’efficacité du RAG dans l’amélioration des processus et des services à travers différents domaines. Cela promet une transformation profonde des pratiques sectorielles grâce à l'utilisation de l’intelligence artificielle avancée. La variété des sujets qui peuvent bénéficier de la technologie RAG est vaste, couvrant des domaines de niche ou grand public.

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Défis et considérations du RAG

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Intégration et qualité des données dans le RAG

L'un des principaux défis du RAG réside dans l'intégration efficace des informations récupérées dans le processus de génération de texte. La qualité et la pertinence de l'information récupérée sont importantes pour assurer la précision des réponses générées par les modèles. De plus, aligner ces informations récupérées avec le reste de la réponse générée peut s'avérer complexe, ce qui peut parfois conduire à des erreurs, les fameuses "hallucinations" de l'IA.

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Considérations éthiques et de confidentialité

Les modèles RAG doivent naviguer dans les eaux troubles des considérations éthiques et de la confidentialité. L'utilisation de sources d'information externes soulève des questions sur la gestion des données privées et la propagation d'informations biaisées ou fausses, surtout si les sources externes contiennent de telles informations [10]. Attention à bien identifier les fake news ! La dépendance à des sources de connaissances externes peut également augmenter les coûts de traitement-machine des données, et compliquer l'intégration des composants de récupération et de génération.

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Amélioration continue et mise à jour des connaissances

Pour remédier aux limitations des grands modèles de langage, comme l'exactitude de l'information et la pertinence des réponses, une amélioration continue est essentielle. Chaque itération vise à renforcer l'efficacité et la précision du RAG. De plus, la base de connaissance du RAG peut être mise à jour continuellement sans engendrer de coûts significatifs, permettant ainsi de maintenir une base de données contextuelle riche et mise à jour continuellement.

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En conclusion

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À travers cet article, nous avons exploré la façon dont le RAG, ou Génération Augmentée par Récupération, révolutionne les pratiques d'IA générative en comblant les limites des premiers modèles de traitement de langage naturel. Cette technologie promet non seulement d'améliorer la précision, la pertinence et l'efficacité des réponses générées par les IA, mais aussi de réduire les coûts et la complexité associés à l'entraînement des modèles. Les implications du RAG s'étendent à divers secteurs, illustrant son potentiel à transformer en profondeur les pratiques de nombreux secteurs, grâce l'utilisation d'IA génératives proposant des réponses plus précises et contextuelles, enrichies par un large éventail de données vérifiées (dans l'idéal !).

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Cependant, comme pour toute avancée technologique, l'implémentation du RAG présente des défis, notamment en termes d'intégration, de qualité de l'information récupérée, et de considérations éthiques et de confidentialité. Malgré ces obstacles, l'avenir du RAG dans l'amélioration des systèmes d'IA générative est prometteur. Chez Innovatiana, nous soutenons diverses entreprises dans le perfectionnement des modèles de langage de grande taille (LLM), et nous sommes convaincus que le RAG jouera un rôle significatif dans l'évolution continue du traitement automatique du langage naturel et des LLMs, ouvrant la voie à des systèmes d'IA encore plus sophistiqués et efficaces !

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Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que le RAG dans le domaine de l'intelligence artificielle ?

Le RAG, qui signifie "retrieval augmented generation", est une méthode utilisée pour améliorer les performances des systèmes d'intelligence artificielle génératifs. Cette technique consiste à combiner les capacités de génération de texte d'un modèle d'intelligence artificielle avec l'extraction d'informations pertinentes depuis une base de données externe. Lorsqu'une requête est posée au système, le RAG commence par rechercher des passages pertinents dans la base de données, puis utilise ces informations pour générer une réponse plus informée et précise.

Comment fonctionne le RAG ?

Dans un système RAG, le modèle de génération et le modèle de recherche fonctionnent de manière intégrée. Initialement, lorsqu'une question est posée, le modèle de recherche va parcourir une large base de données pour trouver des informations pertinentes liées à la question. Ces informations sont ensuite passées au modèle de génération, qui les intègre pour produire une réponse cohérente et détaillée. Ce processus permet non seulement de générer des réponses plus précises, plus complètes, plus naturelles, mais aussi de les enrichir avec des détails spécifiques qui ne sont pas stockés directement dans le modèle de génération (qui est par nature plutôt statique).

Quels sont les avantages du RAG ?

L'un des principaux avantages du RAG est sa capacité à fournir des réponses plus précises et contextuellement riches par rapport à un système de génération classique. En s'appuyant sur des données externes, il peut couvrir un éventail plus large de sujets et fournir des détails spécifiques qui améliorent la qualité et la crédibilité des réponses. De plus, le RAG peut être particulièrement utile dans des domaines nécessitant une expertise spécifique ou des réponses basées sur des données actualisées.

Quelles applications peut-on envisager pour le RAG ?

Les applications du RAG sont diverses, allant de l'assistance virtuelle personnalisée à la création de contenu automatisée, en passant par le support client et les systèmes de recommandation. Par exemple, dans le domaine médical, un système RAG peut aider à fournir des réponses basées sur les dernières publications de recherche.

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