Interagir avec un assistant AI traditionnel peut souvent être une expérience frustrante. Les chatbots actuels, peuvent fournir des réponses génériques qui ne répondent pas vraiment aux questions des utilisateurs. Mais cette situation est en train de changer grâce à une nouvelle approche appelée la génération augmentée par récupération, ou RAG : Retrieval Augmented Generation.
Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération ?
La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique innovante qui améliore les réponses des grands modèles de langage (LLM) en récupérant des informations pertinentes à partir de bases de données externes. Ces bases de données peuvent contenir des informations spécifiques à un domaine ou des données propriétaires, permettant ainsi au modèle de fournir des réponses plus précises et contextuelles.
Pourquoi la RAG est-elle importante ?
Les grands modèles de langage comme les modèles GPT d’OpenAI sont excellents pour les tâches linguistiques générales, mais ils présentent des limites lorsqu’il s’agit de répondre à des questions spécifiques. Voici pourquoi :
- Manque de contexte spécifique : Les LLM possèdent une vaste base de connaissances générales mais manquent souvent de contexte spécifique à une industrie ou à une organisation.
- Hallucinations : Les LLM peuvent parfois générer des réponses incorrectes.
- Manque d’explicabilité : Les LLM ne peuvent pas vérifier ou citer les sources des informations qu’ils fournissent.
- Données statiques : Les connaissances d’un LLM sont basées sur des données d’entraînement statiques qui ne se mettent pas à jour en temps réel.
Pour pallier ces limitations, chez Elevate Solutions nous adoptons des techniques comme le fine-tuning et la RAG. Le fine-tuning permet de personnaliser davantage le modèle en l’entraînant sur des données spécifiques, tandis que la RAG connecte le modèle à des sources de données externes pour récupérer les informations les plus pertinentes en réponse à chaque requête.
Comment fonctionne la RAG ?
L’architecture RAG repose sur trois processus clés : comprendre les requêtes, récupérer les informations et générer les réponses.
- Compréhension des requêtes : Le processus commence lorsqu’un utilisateur pose une question. La requête passe par l’API du LLM vers l’application RAG, qui l’analyse pour comprendre l’intention de l’utilisateur et déterminer les informations à rechercher.
- Récupération des informations : L’application utilise des algorithmes avancés comme la recherche de similarité vectorielle pour trouver les informations les plus pertinentes dans la base de données de l’entreprise. Ces algorithmes identifient les informations les plus aptes à répondre à la question de l’utilisateur en fonction de la similarité sémantique.
- Génération de réponses : L’application combine les informations récupérées avec la requête originale de l’utilisateur pour créer une réponse détaillée et riche en contexte.
Les avantages de la RAG
L’utilisation de la RAG avec un LLM présente de nombreux avantages :
- Précision accrue : Les applications RAG fournissent des connaissances spécifiques et améliorent le raisonnement, réduisant ainsi le risque de réponses incorrectes.
- Compréhension contextuelle : Les réponses sont basées sur des données internes et propriétaires, fournissant ainsi des réponses contextuelles et pertinentes.
- Explicabilité : En ancrant les réponses dans des sources de vérité, les applications RAG peuvent tracer et citer les sources d’information, augmentant la transparence et la confiance des utilisateurs.
- Informations à jour : Les applications RAG peuvent accéder aux dernières données en temps réel, permettant une amélioration continue.
Les cas d’utilisation courants de la RAG
Les applications RAG améliorent les capacités des chatbots et autres outils d’IA générative, leur permettant ainsi de fournir des réponses plus précises et adaptées aux besoins des utilisateurs. Voici quelques cas d’utilisation courants :
- Chatbots de support client : Les chatbots RAG peuvent fournir des réponses personnalisées et utiles en utilisant des catalogues de produits, des données d’entreprise et des informations clients.
- Intelligence d’affaires et analyse : Les applications RAG peuvent fournir des insights, des rapports et des recommandations en incorporant les dernières données du marché et tendances.
- Assistance en soins de santé : Les professionnels de santé peuvent utiliser la RAG pour prendre des décisions éclairées en utilisant des données pertinentes sur les patients, la littérature médicale et les directives cliniques.
- Recherche juridique : Les applications RAG peuvent récupérer rapidement la jurisprudence pertinente et fournir des résumés ou répondre à des questions juridiques spécifiques, gagnant ainsi du temps et garantissant l’exactitude.
L’engagement d’Elevate Solutions
Chez Elevate Solutions, nous utilisons la technologie RAG pour développer nos outils, ce qui les rend plus fiables et efficaces. Grâce à la RAG, nos solutions d’IA sont capables de fournir des réponses précises et contextuelles, basées sur les données spécifiques de nos clients. Cette approche améliore non seulement la qualité des réponses mais aussi l’expérience utilisateur globale, en assurant que les informations fournies sont toujours à jour et pertinentes.
Conclusion
À mesure que les entreprises génèrent de plus en plus de données, la RAG offre une solution pour mettre ces données à profit et fournir des réponses bien informées et contextuelles, offrant une expérience utilisateur supérieure et une meilleure satisfaction des clients.
Chez Elevate Solutions, nous sommes fiers d’adopter cette technologie pour garantir des outils d’IA de pointe à nos clients.
