RAG : l'innovation au cœur de la gestion des connaissances des entreprises

Pour relever ce défi, une approche innovante a vu le jour : la génération augmentée par la recherche (RAG). S'appuyant sur les points forts de modèles tels que le GPT, RAG intègre des fonctionnalités de recherche d'informations de manière fluide. Cette intégration permet aux systèmes d'IA génératifs d'accéder à des connaissances provenant de vastes sources externes, telles que des bases de données et des articles, et de les intégrer dans le processus de génération de texte.

Cette fusion de la génération en langage naturel et de la recherche d'informations ouvre de nouveaux horizons en matière de génération de texte assistée par l'IA. Il comble le fossé entre les modèles génératifs purs et les connaissances externes, promettant une plus grande pertinence contextuelle et une plus grande précision factuelle. Dans cette exploration, nous approfondirons le RAG, ses principes fondamentaux, ses applications concrètes et l'impact profond qu'il pourrait avoir sur la façon dont nous interagissons avec les systèmes d'IA génératifs et créons un texte qui ressemble à celui produit par les humains.

‍

Qu'est-ce que la Research Augmented Generation (RAG) ?

La génération augmentée de recherche (RAG) combine les capacités avancées de génération de texte du GPT et d'autres modèles linguistiques majeurs avec des fonctions de recherche d'informations pour fournir des informations précises et pertinentes au contexte. Cette approche innovante améliore la capacité des modèles linguistiques à comprendre et à traiter les demandes des utilisateurs en intégrant les données les plus récentes et pertinentes. Alors que RAG continue d'évoluer, ses applications de plus en plus nombreuses devraient révolutionner l'efficacité et l'utilité de l'IA.

En général, les grands modèles de langage excellent dans de nombreuses tâches de traitement du langage naturel. Les textes qu'ils génèrent sont parfois précis et répondent parfaitement aux besoins de l'utilisateur. Mais ce n'est pas toujours le cas.

Vous avez probablement rencontré une situation dans laquelle vous posez une question à ChatGPT et vous avez l'impression que quelque chose ne va pas avec la réponse générée, malgré la confiance démontrée par le modèle. Ensuite, vous vérifiez vous-même les informations et vous découvrez que GPT a en fait « menti ». Ce phénomène est connu sous le nom d'hallucination des modèles linguistiques. Analysons pourquoi cela se produit.

Les modèles linguistiques généraux sont pré-entraînés sur d'énormes quantités de données provenant de n'importe où. Mais cela ne signifie pas qu'ils connaissent la réponse à toutes les questions. Les LLM généraux échouent souvent dans les cas nécessitant des informations actualisées ou pertinentes, un contexte spécifique à un domaine, une vérification des faits, etc. C'est pourquoi ils sont appelés généralistes et ont besoin de l'aide d'autres techniques pour devenir plus polyvalents.

En 2020, des chercheurs de Meta ont publié un article présentant l'une de ces techniques d'assistance : la Research Augmented Generation (RAG). À la base, le RAG est une technique innovante qui fusionne les capacités de génération en langage naturel (NLG) et de recherche d'informations (IR).

L'idée fondamentale de RAG est de combler le fossé entre la vaste connaissance des modèles linguistiques généralistes et le besoin d'informations précises, contextuellement exactes et à jour. Bien que les LLM généralistes soient puissants, ils ne sont pas infaillibles, en particulier dans les scénarios nécessitant des données en temps réel, une expertise spécifique à un domaine ou une vérification des faits.

‍

Comment fonctionne la Research Augmented Generation (RAG) ?

RAG vise à fournir aux modèles linguistiques les informations dont ils ont besoin. Au lieu de poser une question directement au LLM (comme dans les modèles généralistes), nous récupérons d'abord des données très précises à partir de notre bibliothèque de connaissances bien entretenue, puis utilisons ce contexte pour renvoyer la réponse. Lorsqu'un utilisateur envoie une demande (question) au retriever, nous utilisons des vecteurs d'intégration (représentations numériques) pour récupérer le document demandé. Une fois que les informations requises sont trouvées dans les bases de données vectorielles, le résultat est renvoyé à l'utilisateur. Cela réduit considérablement le risque d'hallucinations et met à jour le modèle sans nécessiter une formation coûteuse. Voici un schéma très simple qui illustre le processus.

RAG travaille à l'intersection de deux composants essentiels : la génération du langage naturel (NLG) et la recherche d'informations (IR). Voici un aperçu de leur fonctionnement :

• Génération en langage naturel (NLG) : L'architecture de RAG commence par le NLG, une technique qui est au cœur de modèles de langage avancés tels que le GPT. Ces modèles ont été entraînés sur de grands ensembles de données textuelles et génèrent des textes complets qui semblent avoir été écrits par des humains, constituant ainsi la base pour générer des résultats cohérents et pertinents sur le plan contextuel.
• Recherche d'informations (IR) : Ce qui distingue RAG, c'est son intégration de l'IR. Au-delà de la génération de texte, RAG peut accéder à des sources de connaissances externes. Considérez ces sources comme des bases de données, des sites Web ou même des documents spécialisés. Le véritable avantage de RAG est qu'il peut accéder à ces sources en temps réel tout en développant le texte.
• La synergie en action : La force de RAG réside dans la collaboration entre NLG et IR. Lorsque RAG génère du texte, il interroge et extrait simultanément des informations provenant de ces sources externes. Ce duo dynamique enrichit le contenu généré avec des données actuelles et pertinentes sur le plan contextuel, garantissant ainsi que le texte produit par RAG est non seulement cohérent sur le plan linguistique, mais aussi profondément informé.

‍

La valeur ajoutée de RAG pour les entreprises

Il n'est pas surprenant que la plupart des entreprises envisagent aujourd'hui d'intégrer des modèles linguistiques dans leurs opérations. La génération axée sur les recherches a transformé la façon dont les entreprises traitent les informations et les requêtes des clients. En intégrant la récupération d'informations spécifiques aux capacités génératives des modèles linguistiques, RAG fournit des réponses précises et contextuelles à des questions complexes. Cette intégration apporte plusieurs avantages aux entreprises.

Des informations précises : RAG garantit un haut degré de précision dans les réponses. Comme le système extrait d'abord les informations d'une base de données fiable avant de générer une réponse, il minimise le risque de fournir des informations incorrectes ou non pertinentes. Cela peut être particulièrement bénéfique pour les plateformes de service client, où des informations précises sont essentielles pour maintenir la confiance et la satisfaction des clients.

Efficacité des ressources : RAG améliore l'efficacité de la récupération des informations, permettant ainsi aux employés et aux clients de gagner du temps. Au lieu de fouiller manuellement dans des bases de données ou des documents, les utilisateurs peuvent accéder instantanément aux informations dont ils ont besoin. Cette diffusion rapide des connaissances améliore non seulement l'expérience utilisateur, mais permet également aux employés de consacrer du temps à d'autres tâches critiques.

Efficacité des connaissances : RAG veille à ce que les réponses soient accompagnées des informations les plus récentes et de la documentation pertinente, ce qui permet aux entreprises de maintenir un niveau élevé de diffusion de l'information. Cela est vital dans des domaines tels que la technologie et la finance, où des informations obsolètes peuvent entraîner des erreurs majeures ou des problèmes de conformité.

‍

Conclusion

La recherche augmentée (RAG) représente une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle et du traitement du langage naturel. En combinant la génération de texte et la recherche d'informations, RAG permet aux modèles linguistiques de fournir des réponses précises, contextuelles et actuelles. Cette approche est particulièrement bénéfique pour les entreprises qui cherchent à améliorer leur gestion des informations et leurs interactions avec les clients.

RAG fournit une solution élégante aux limites des modèles linguistiques traditionnels, notamment aux problèmes de données obsolètes et aux hallucinations. En intégrant des sources de données externes fiables, RAG garantit des réponses plus pertinentes et factuellement correctes, tout en évitant les coûts et les complexités associés aux modèles de reconversion.

L'avenir de l'IA générative s'annonce prometteur avec RAG, ouvrant la voie à des applications encore plus diversifiées et efficaces. Qu'il s'agisse du service client, de la formation des employés ou de la création de contenu personnalisé, RAG offre un immense potentiel pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes d'IA. En adoptant cette technologie, les entreprises peuvent non seulement renforcer leur compétitivité, mais également offrir une expérience utilisateur supérieure.

‍