La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est un cadre d’intelligence artificielle qui combine des méthodes basées sur la récupération d’informations avec des modèles génératifs. Au lieu de se fier uniquement aux connaissances du modèle, RAG recherche des sources externes comme des documents ou des bases de connaissances pour obtenir les informations les plus pertinentes.
Imaginez un grand modèle linguistique comme un nouvel employé enthousiaste et confiant, mais parfois inexact ou obsolète. La Génération Augmentée par Récupération (RAG) intervient pour améliorer la précision en ancrant les réponses dans des informations fiables et à jour.
Pourquoi la Génération Augmentée par Récupération est-elle importante ?
Bien que les modèles linguistiques soient des outils puissants derrière les chatbots et les applications NLP, ils peuvent être peu fiables en raison de données d’entraînement obsolètes et de leur tendance à générer des réponses confiantes mais inexactes.
Ils fournissent souvent des informations fausses, génériques ou trompeuses, surtout lorsqu’ils n’ont pas accès à des sources actuelles ou autoritaires.
La Génération Augmentée par Récupération répond à ces défis en ancrant les modèles linguistiques dans des connaissances vérifiées en temps réel. Elle récupère des données pertinentes à partir de sources fiables avant que le modèle ne génère une réponse.
Cela améliore la précision, renforce la transparence et donne aux organisations un meilleur contrôle sur les résultats, augmentant ainsi la confiance et la fiabilité des utilisateurs.
Les défis courants liés aux grands modèles linguistiques (LLM) incluent :
- Inventer des réponses lorsqu’ils ne connaissent pas la véritable réponse.
- Fournir des informations obsolètes ou vagues lorsque l’utilisateur a besoin de quelque chose de précis et d’actuel.
- Utiliser des sources non fiables pour générer des réponses.
- Être confus face à des termes similaires ayant des significations différentes selon le contexte, ce qui peut entraîner des erreurs.
Comment fonctionne la Génération Augmentée par Récupération ?
Sans la Génération Augmentée par Récupération, un LLM génère des réponses uniquement à partir de ses données d’entraînement. RAG ajoute une étape de récupération qui extrait des informations pertinentes à partir de sources externes en fonction de la requête de l’utilisateur.
Ces données externes, combinées à la requête initiale, sont ensuite transmises au LLM. Ainsi, le modèle peut générer des réponses plus précises, détaillées et à jour.
- LLMs traditionnels vs. RAG
Les LLMs standard reposent uniquement sur des données pré-entraînées pour générer des réponses. RAG introduit une étape de récupération qui extrait des informations externes pertinentes avant de les transmettre au LLM, améliorant ainsi la qualité et la précision des résultats. - Créer des données externes
Les données externes désignent les informations situées en dehors de l’ensemble d’entraînement du LLM. Elles peuvent provenir d’API, de bases de données ou de documents. Ces données sont transformées en vecteurs à l’aide de modèles d’embedding et stockées dans une base de données vectorielle pour une récupération facile. - Récupérer les informations pertinentes
Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, celle-ci est convertie en vecteur et comparée à la base de données vectorielle. Le système récupère le contenu le plus pertinent, tel que des documents de politique ou des dossiers utilisateur spécifiques, en fonction de la similarité des vecteurs. - Augmenter l’invite du LLM
Les informations récupérées sont combinées avec la requête initiale pour créer une invite augmentée. Cela fournit au LLM plus de contexte, lui permettant de générer des réponses précises et à jour. - Maintenir les données externes à jour
Pour garantir la pertinence, les sources de données externes et les embeddings doivent être régulièrement mis à jour, soit en temps réel, soit via un traitement par lots, afin que le modèle continue à récupérer des informations exactes.
Quels sont les avantages du RAG ?
La génération augmentée par récupération (RAG) améliore les grands modèles de langage en leur donnant accès à des informations en temps réel et spécifiques au contexte provenant de sources externes.
Cela fait du RAG une solution idéale pour fournir des réponses précises, transparentes et adaptées à un domaine spécifique, en particulier dans des environnements à enjeux élevés ou en évolution rapide.
- Mises à jour en temps réel : Fournit des réponses actuelles sans nécessiter de réentraînement du modèle.
- Ancrage factuel : Réduit les hallucinations en s’appuyant sur des sources vérifiées.
- Transparence des sources : Permet des citations pour renforcer la confiance et la responsabilité.
- Contrôle du domaine : Permet aux organisations d’orienter les réponses en utilisant leurs propres données.
- Évolutivité à faible coût : S’adapte aux données sans nécessiter de réentraînements fréquents.
- Recherche vectorielle + hybride : Combine la recherche par mots-clés et la recherche sémantique pour une récupération précise.
- Expérience utilisateur améliorée : Produit des réponses plus naturelles, pertinentes et utiles.
- Déploiement rapide : Accélère le déploiement de l’IA en supprimant les cycles de réentraînement.
- Réponses personnalisées : S’adapte aux données spécifiques de l’utilisateur pour des interactions sur mesure.
- Conformité légale et réglementaire : Maintient les réponses dans des sources approuvées et fiables.
RAG : Un aperçu historique
Le RAG remonte aux années 1970, lorsque les premiers systèmes de questions-réponses utilisaient le traitement du langage naturel (NLP) pour récupérer des informations sur des sujets restreints, comme le baseball. Bien que le concept de récupération de texte soit resté constant, les avancées en apprentissage automatique ont considérablement renforcé ces systèmes.
Dans les années 1990, Ask Jeeves a introduit cette idée sur le web, et IBM Watson s’est fait connaître en 2011 en remportant le jeu télévisé Jeopardy ! Aujourd’hui, les grands modèles de langage ont porté les systèmes de questions-réponses à un niveau inédit de précision et d’évolutivité.
RAG vs. Recherche Sémantique
Comprendre la différence entre le RAG et la recherche sémantique est essentiel pour concevoir des systèmes d’IA précis et efficaces. Cela garantit une meilleure récupération des données et une qualité de réponse optimisée.
Voici une comparaison rapide pour vous aider à comprendre les principales différences entre le RAG et la recherche sémantique :
| Aspect | Génération augmentée par récupération (RAG) | Recherche sémantique |
| Objectif | Génère des réponses en utilisant le contexte récupéré | Récupère un contenu pertinent en fonction du sens de la requête |
| Fonction | Combine la récupération d’informations avec la génération de texte | Recherche des documents ou des passages de texte sémantiquement pertinents |
| Utilisation des données | Utilise les données récupérées comme entrée pour le modèle de langage | Associe les requêtes utilisateur aux documents correspondants via la similarité sémantique |
| Effort du développeur | Nécessite une configuration manuelle (ex. : segmentation, embeddings) sans outils sémantiques | Automatise l’indexation et le scoring de pertinence des grands ensembles de contenu |
| Précision de la recherche | Limitée avec une récupération basée uniquement sur les mots-clés | Très précise grâce à une compréhension contextuelle |
| Sortie | Réponse complète et contextuelle générée | Passages spécifiques ou données extraites des documents |
| Cas d’utilisation | IA conversationnelle, assistants numériques, chatbots | Récupération d’informations, chatbots FAQ, outils de recherche interne |
| Intégration | Dépend de la qualité du contenu récupéré | Améliore le RAG en optimisant la récupération des données |
Quels sont les cas d’usage réels de RAG ?
La génération augmentée par récupération (RAG) permet aux utilisateurs d’interagir directement avec des sources de données, presque comme s’ils conversaient avec les documents ou les bases de données d’une entreprise. Cela ouvre de nouvelles expériences et rend RAG utile pour bien plus d’applications qu’il n’existe de jeux de données.
Par exemple, un médecin ou une infirmière pourrait obtenir une aide rapide et précise grâce à un modèle d’IA connecté à une base de données médicale. Un analyste financier pourrait en utiliser un lié à des données de marché en temps réel.
Presque toute organisation peut transformer ses manuels, vidéos ou journaux internes en une base de connaissances qui enrichit un LLM. Cela permet des cas d’utilisation pratiques tels que le support client, la formation des employés et l’amélioration des flux de travail des développeurs.
C’est pourquoi de grandes entreprises comme AWS, IBM, Google, Microsoft, NVIDIA, Oracle et Pinecone investissent dans la technologie RAG.
Comment NVIDIA alimente les déploiements RAG dans le monde réel
L’AI Blueprint de NVIDIA pour RAG offre aux développeurs une base prête à l’emploi pour construire des pipelines de récupération rapides, précis et évolutifs. Il intègre des outils comme NeMo Retriever et les microservices NIM pour simplifier le déploiement sur différents environnements.
Les équipes peuvent tester RAG en pratique grâce au laboratoire gratuit NVIDIA LaunchPad ou le combiner avec d’autres blueprints pour créer des assistants IA avancés.
Grâce à du matériel puissant comme le GH200 Grace Hopper Superchip ou même des PC équipés de RTX, les organisations peuvent exécuter RAG, des centres de données aux machines locales, garantissant des réponses privées et performantes en utilisant leurs propres sources de connaissances.
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FAQs
Quel est le concept de RAG ?
Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération selon McKinsey ?
Qui a inventé la génération augmentée par récupération ?
Qu’est-ce qu’un modèle basé sur la récupération ?
Conclusion
La génération augmentée par récupération (RAG) représente une avancée majeure en matière d’exactitude, de fiabilité et d’adaptabilité de l’IA. En comblant l’écart entre les données d’entraînement statiques et les informations dynamiques en temps réel, RAG améliore les performances des modèles linguistiques dans de nombreux secteurs.
Qu’il s’agisse d’alimenter des chatbots, des outils de formation ou des humains numériques, RAG garantit que les réponses sont basées sur des connaissances pertinentes, réduisant les hallucinations et renforçant la confiance. Il est essentiel d’avoir une bonne compréhension du glossaire de l’IA pour construire une base solide en intelligence artificielle et en modélisation.
