Comment transformer l’IA en un outil encore plus puissant : le R A G (Retrival Augmented Generation)

Comment transformer l’IA en un outil encore plus puissant : le R A G (Retrival Augmented Generation)

par Dr. Yves-Marie LE BAY, Expert IA, Formation & Education

Mais qu'est ce que le R A G ?

Traditionnellement, les LLM (Large Language Model) génèrent du contenu en s’appuyant uniquement sur les informations apprises durant leur phase d’entraînement. Le RAG, en revanche, permet au modèle de consulter une base de données ou un corpus de documents externes en temps réel pour enrichir sa génération de texte.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture logicielle qui combine ainsi les capacités des grands modèles de langage (LLM), reconnus pour leurs connaissances , avec des sources d’information spécifiques à une entreprise, telles que des documents, des bases de données SQL et des applications internes d’entreprise.

Donc le RAG enrichit le prompt du LLM avec un contexte supplémentaire spécifique au domaine abordé , afin que le modèle puisse fournir de meilleures réponses.

C’est une façon puissante de capturer les nuances du langage, mais elle n’est pas sans défis. L’un des aspects les plus critiques dans l’utilisation de ces modèles est la vérification des résultats obtenus.

Ainsi les IAS telles que www.perplexity.ai , Copilot.microsoft.com et gemini.google.com par exemple utilisent le RAG pour enrichir leur réponses.

Le processus du R A G se décompose en deux phases distinctes

La récupération

Cette phase implique la recherche dans un ensemble prédéfini de documents ou de données pour trouver les informations les plus pertinentes par rapport à la requête. Des techniques d’indexation et de récupération d’informations sont utilisées pour faciliter cette recherche.

Cette approche permet d’associer des données ou des documents à de grands modèles de langage, en utilisant la puissance de la représentation vectorielle pour sauvegarder les passages des documents dans un espace vectoriel. Les vecteurs offrent le meilleur aménagement pour des contenus différents (plusieurs formats de fichiers et langues), car le contenu est exprimé universellement en représentations mathématiques.

La génération

Les informations récupérées sont ensuite utilisées par le LLM pour générer une réponse qui allie la connaissance interne du modèle et les données externes, aboutissant à une réponse plus précise et contextuelle.

Pourquoi est-ce un game-changer ?

Avec le RAG, les systèmes d’IA peuvent non seulement répondre à nos questions mais aussi apprendre et s’adapter en temps réel. Cette méthode permet de maintenir les modèles à jour sans nécessiter un ré-entrainement coûteux et chronophage.

Mais attention !

Bien qu’il offre de nombreux bénéfices, l’emploi du RAG est confronté à plusieurs obstacles :

– La précision et la pertinence des données extraites sont intimement liées à la qualité de la base de données documentaire additionnelle utilisée.

– De surcroît, des questions éthiques et de protection de la vie privée surgissent lorsqu’il s’agit de choisir les informations pouvant être extraites et employées par ces systèmes.

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