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Décryptage de la génération augmentée de récupération (RAG)

Un grand modèle de langage pré-entraîné sur des milliards de documents servant à sa base de connaissances
Visualisation d'embeddings de mots dans un espace tridimensionnel (une base de données vectorielles) tirée de l'outil https://projector.tensorflow.org/. Chaque vecteur est placé dans l'espace 3D en fonction de sa similarité sémantique avec les autres vecteurs.
Portrait de l'auteur de l'article, Julien Gourdon

Article écrit par Julien Gourdon
ancien journaliste et consultant SEO depuis 2015



Publié le :
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Plongeons au coeur de la génération augmentée de récupération ou Retrieval Augmented Generation (RAG) qui permet à l'IA générative d'être encore plus pertinente et performante. Dans cet article, nous allons explorer les tenants et aboutissants de ce concept clé en intelligence artificielle, en décortiquant son fonctionnement, ses multiples avantages, ses applications pratiques en terminant par les nombreux atouts qu'elle apporte dans la rédaction de contenus optimisés SEO.

Définition de la génération augmentée de récupération (RAG)

Dans un univers où l'intelligence artificielle cherche constamment à améliorer son interaction avec les humains, la génération augmentée de récupération (RAG) se présente comme une avancée majeure. Cette technique, qui combine des modèles de langue avancés avec une capacité à récupérer des informations pertinentes et contextualisées stockées dans une base de données vectorielle, permet d'enrichir le dialogue entre machines et utilisateurs. Le RAG fonctionne en plusieurs étapes, qui débutent par la saisie d'une question ou d'une invite par l'utilisateur et la transformation de cette dernière en vecteurs numériques pour effectuer une recherche contextuelle approfondie dans la base de données vectorielles en allant rechercher dans ce vector store les informations les plus proches sémantiquement de la question posée par l'utilisateur. Au cœur de ce processus, nous trouvons la conception et la mise en œuvre d'un modèle de langage intégré (LLM), qui utilise les données récupérées pour générer une réponse précise et contextualisée.

L'embedding, ou intégration, joue un rôle crucial dans le fonctionnement du RAG. Il s'agit de la conversion des données textuelles en représentations numériques (les fameux vecteurs), lesquelles sont ensuite stockées dans la base de données vectorielles, ce qui permet ainsi à l'IA de comprendre et de traiter sémantiquement les informations. Cette étape est essentielle pour relier les connaissances contenues dans les textes transformés en vecteurs à la question posée par l'utilisateur, offrant une réponse qui est à la fois riche et contextualisée.

Vous l'avez compris, le Vector Store, ou magasin de vecteurs ou base de données vectorielles, constitue la base de données où sont stockés ces fameux embeddings. L'emploi d'un Vector Store est indispensable pour permettre la recherche rapide et efficace des informations liées à la demande de l'utilisateur, contribuant ainsi à l'élaboration d'une réponse contextualisée par le modèle de langage, dont la base de connaissances constituée de son seul entraînement est ainsi enrichi par ces données contextualisées. C'est pour cela que nous appelons cette architecture le Retrieval-Augmented Generation, puisque la réponse (ou génération) de l'IA est augmentée des données contextuelles qui sont stockées dans la base de données vectorielles qu'elle va aller récupérer pour apporter une réponse précise à l'utilisateur. L'architecture du RAG contribue donc non seulement à la rapidité du traitement de l'information, mais elle favorise également une précision accrue lors de la génération de réponses par l'intelligence artificielle générative, et permet ainsi de limiter les erreurs et hallucinations.

Les multiples bénéfices du Retrieval Augmented Generation

L'un des avantages les plus notables du RAG réside dans l'enrichissement de la base de connaissances des modèles de langage de grande envergure, les Large Language Models. Ce processus permet d'intégrer de manière dynamique de nouvelles données issues de documents et d'actualités récentes, assurant ainsi la mise à jour constante et l'affinement des réponses fournies. Cet apport continu de connaissances limite significativement les risques d'hallucinations, terme désignant les réponses inventées par les LLM qui ne s'appuient pas sur des données fiables.

un autre avantage majeur du RAG est la capacité à actualiser les informations dont dispose le LLM. Cette mise à jour est simplifiée et moins onéreuse que le réentraînement complet des modèles traditionnels, offrant une flexibilité considérable et une évolutivité avantageuse.

Attention, cependant ! L'architecture RAG n'est pas une solution miracle et elle n'est pas dénuée de défis. Déjà, parce qu'elle n'est pas si simple à mettre en place pour ceux qui ne sont pas aguéris et qu'elle nécessitera forcément, si vous n'êtes pas développeur, de faire appel à des prestataires externes. Ensuite, parce que le matériel requis pour le stockage et le traitement des bases de données vectorielles peut être coûteux, et qu'il existe un risque potentiel que les données stockées contiennent des préjugés ou des inexactitudes si elles ne sont pas correctement supervisées.

Quant à l'importance cruciale du RAG pour l'avenir de l'intelligence artificielle, elle s'articule autour de deux points majeurs : fiabilité et responsabilité. Le RAG augmente la fiabilité des réponses de l'IA en puisant dans une connaissance contextualisée et actualisée, ce qui est essentiel dans des domaines sensibles comme la médecine ou le juridique. D'autre part, la possibilité d'identifier les sources des données confère une plus grande transparence et facilite la responsabilisation en cas d'erreur, répondant ainsi aux préoccupations croissantes relatives à l'éthique de l'IA.

Fonctionnement du RAG : Principes de base

Le processus de récupération augmentée avec les grands modèles de langage introduit une méthode innovante d'interaction entre les connaissances accumulées dans une base de données (qui, réduits en vecteurs numériques, peuvent être potentiellement illimitées) et la capacité de raisonnement et de génération de langage des modèles de machine learning les plus avancés. Cette synergie permet de produire des réponses enrichies par des informations spécifiques et contextuelles, souvent bien supérieures à celles obtenues par un LLM seul.

Dans l'architecture RAG, les données subissent tout d'abord une transformation cruciale : elles sont converties en embeddings. Cette étape traduit le contenu textuel en vecteurs numériques, qui reflètent la sémantique des informations. Ces représentations vectorielles facilitent non seulement la comparaison et le regroupement d'informations associées mais rendent aussi la recherche d'informations par les LLM rapide et précise.

Pour réaliser la récupération des données, le système effectue une recherche vectorielle, ciblant les informations les plus pertinentes (c'est à dire les plus proche sémantiquement) par rapport à la requête de l'utilisateur. Ce processus exploite la similitude des embeddings pour identifier et extraire les segments de texte (appelés chunks dans le jargon du RAG) les plus contextuellement adéquats parmi l'imposante quantité de contenus disponibles.

Une fois les données pertinentes récupérées, elles sont intégrées au LLM qui orchestre avec agilité la génération de réponses. Cela implique une capacité à comprendre non seulement le contenu intrinsèque de la demande mais également à valoriser les nuances et particularités contextuelles qui y sont rattachées, résultant en des réponses à la fois pertinentes et informatives.

Si nous devions résumer, le RAG étend les capacités cognitives des LLM par l'ajout d'une couche de compréhension approfondie et de mise à jour en temps réel de la connaissance, ce qui est particulièrement bénéfique dans des applications où la précision et l'actualité des informations sont primordiales.

Fonctionnement du RAG : Approfondissement et Optimisation

Comme vous l'avez compris maintenant, l'augmentation du prompt fait au LLM dans le processus de génération augmentée de récupération est une étape décisive pour affiner la compréhension et la pertinence des réponses fournies. L'invite, ou la question posée au LLM, est enrichie avec des données sélectionnées grâce à l'architecture RAG, ce qui offre un contexte plus fouillé. Cela permet de générer une réponse qui ne s'appuie pas uniquement sur une connaissance générale, mais qui est également informée par des données précises et actuelles, assurant ainsi une correspondance plus exacte avec les besoins de l'utilisateur. Reste à savoir cependant comment évaluer la qualité d'un système RAG.

Pour évaluer la qualité d'un RAG, plusieurs critères peuvent être considérés. D'abord, l'exactitude des informations récupérées vis-à-vis de la requête est primordiale. Ensuite, la cohérence et la fluidité des réponses générées sont également des indicateurs clés. Il est également essentiel que les mises à jour de la bibliothèque de connaissances ou vector store soient régulières pour maintenir la pertinence des données disponibles. C'est la raison pour laquelle il est essentiel d'identifier les réponses inexactes des LLM et la source de ces données pour pouvoir les retirer de la base de données vectorielles et le cas échéant les remplacer par des données beaucoup plus fiables. En résumé, l'identification et la correction d'éventuelles inexactitudes dans les sources de données sous-tendent un système RAG robuste.

L'optimisation du processus de récupération lors de l'utilisation de RAG requiert une attention particulière à l'indexation et à la qualité des embeddings. Les étapes suivantes peuvent contribuer à améliorer cette phase :

En somme, l'optimisation d'un système RAG doit se faire en se concentrant sur l'amélioration continue du processus de récupération ainsi que sur la qualité de l'interface avec le modèle de langage, pour assurer des réponses non seulement exactes mais aussi hautement contextuelles et utiles aux demandes de l'utilisateur.

Applications pratiques et implications du RAG

L'importance du Retrieval Augmented Generation pour les professionnels réside dans son potentiel à révolutionner la manière dont les informations sont traitées et présentées dans une variété de secteurs. En utilisant à la fois la puissance des Large Language Models et une base de données vectorielle contenant des informations spécifiques, le RAG permet d’obtenir des réponses enrichies et contextualisées, pouvant être utiles à de multiples secteurs d'activité.

Applications spécifiques du RAG dans divers secteurs

Les applications pratiques du RAG peuvent ainsi s'étendre dans des domaines aussi variés que l'éducation, la santé, le secteur financier, le secteur juridique et le service clientèle. En éducation, par exemple, un système de tutorat virtuel RAG pourrait fournir des explications personnalisées et interactives, basées sur des contenus pédagogiques extrêmement vastes et diversifiés. Dans le monde de la santé, des assistants virtuels alimentés par RAG pourraient fournir des diagnostics préliminaires en intégrant les données de symptômes et les publications médicales récentes.

En allant plus loin dans les applications spécifiques du RAG, nous découvrons que chaque secteur bénéficie de manière unique de cette technologie. Les professionnels de la finance, par exemple, peuvent se servir de cette technologie pour analyser de vastes ensembles de données de marché et produire des résumés pertinents ou des prévisions basées sur des informations historiques et contextuelles. Dans le domaine juridique, le RAG peut assister les juristes en récupérant des précédents spécifiques et en générant des argumentaires ajustés aux cas particuliers. Et pour le service clientèle, l'intégration du RAG garantit des réponses personnalisées et précises, permettant une meilleure satisfaction client et une réduction des temps de réponse.

Application du RAG dans la création de contenu et la rédaction

Le RAG révolutionne également la création de contenu et la rédaction, en offrant aux rédacteurs la possibilité de produire des contenus riches et pertinents plus rapidement. Outre l'amélioration de l'efficacité, le RAG aide les blogueurs professionnels à optimiser leurs productions pour le référencement naturel (SEO), en suggérant des expressions clés contextuelles (tirées des contenus vectorisés dans le vector store) et en élargissant le sujet d'un contenu à l'ensemble des questions que peuvent se poser les internautes (une nouvelle fois en allant chercher ces informations dans la base de données vectorielles) afin de mieux répondre aux requêtes des utilisateurs.

Le potentiel du RAG s'étend bien au-delà de simples réponses génératives, permettant une adaptation et une précision remarquables dans divers contextes professionnels et offrant des avantages tangibles tant pour les prestataires de services que pour leurs clients ou utilisateurs.


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