Comment la retrieval-augmented generation réinvente les modèles de langage ?

La génération de texte par les grands modèles de langage (LLM) a connu des évolutions spectaculaires ces dernières années. Parmi les innovations les plus remarquables, se trouve la retrieval-augmented generation (RAG). Grâce à ce concept, les modèles ont accès à des informations plus récentes et plus précises fournies par des bases de données externes. La RAG offre à l’entreprise de nombreux avantages et ses applications s’étendent dans divers domaines. Cependant, elle doit encore relever des défis tels que la qualité de ses données.

Qu’est-ce que la retrieval-augmented generation ?

La retrieval-augmented generation (ou génération augmentée de récupération) est un processus qui permet d’améliorer les réponses fournies par un grand modèle de langage en faisant appel à des sources de données externes. En effet, les LLM sont entraînés avec des ensembles de données statiques. Par conséquent, ils sont limités dans leur capacité à fournir des informations sur des événements récents ou des sujets spécifiques qui n’ont pas été traités dans les données d’entraînement.

Avec l’architecture RAG, les modèles peuvent accéder en temps réel aux bases de connaissances internes des entreprises sans pour autant être réentraînés. En d’autres termes, la RAG combine les avantages de deux paradigmes d’intelligence artificielle : la génération et la récupération d’informations. Cette approche économique permet d’améliorer les performances des LLM et de fournir ainsi des réponses plus précises.

Importance de la retrieval-augmented generation

Les LLM font partie des technologies clés de l’intelligence artificielle. Ils contribuent à la mise en place de chatbots et autres applications de traitement du langage naturel (NLP). Si les modèles traditionnels sont puissants lorsqu’il s’agit de générer un texte simple, ils échouent souvent à fournir des réponses qui nécessitent des informations précises et récentes. Dans ce contexte, les avantages du système RAG sont multiples.

• Les données complémentaires fournies par la RAG évitent aux modèles de fournir de fausses informations en cas d’absence de réponse.
• Avec la RAG, les LLM ont accès à des données récentes. Elles sont très utiles surtout dans les secteurs où l’information évolue rapidement tels que la recherche scientifique ou l’actualité.
• Grâce à l’accès aux documents ou à des bases de données spécifiques, les LLM peuvent fournir à l’utilisateur des réponses de meilleure qualité et plus pertinentes.

Fonctionnement de la génération augmentée de récupération

Le système RAG s’articule en trois grandes étapes. Il récupère les données d’une source de connaissances externe, les transforme au format LLM et génère une réponse basée sur des sources mixtes. Voyons de plus près le déroulement de chaque étape.

Récupération d’informations pertinentes

Cette première étape consiste à mettre en correspondance la requête de l’utilisateur avec la base de données vectorielle ou une collection de documents préindexés. Ici, l’objectif de la RAG est de rechercher des informations adaptées afin de construire une réponse claire. Cette récupération se fait à l’aide d’algorithmes capables d’identifier un texte susceptible d’étayer le sujet induit dans la requête utilisateur.

Extraction des passages adaptés

À partir des documents fournis par la RAG, le modèle LLM extrait les passages les plus à propos afin de permettre aux grands modèles de construire une réponse pertinente à la requête utilisateur. Ces passages sont en général des phrases ou des paragraphes contenant des informations clés.

Génération des réponses d’après les sources de connaissances mixtes

Le LLM utilise les passages extraits pour générer une réponse cohérente et informative. Dans certains cas, la réponse finale correspond à une combinaison d’informations récupérées et du texte généré par le modèle. Ce mode de fonctionnement permet d’intégrer de manière fluide les connaissances externes aux capacités de génération du modèle.

Avantages de la retrieval-augmented generation

La RAG offre de nombreux avantages à ses utilisateurs. L’une de ses plus grandes forces est sa capacité de combler les lacunes des modèles traditionnels en ce qui concerne la précision et la mise à jour des données. Voici quatre avantages majeurs de la RAG.

Précision des informations fournies

La RAG garantit une meilleure précision des réponses. Son utilisation permet aux LLM de fournir des sources de connaissances pour que l’utilisateur puisse vérifier les informations reçues. Vous pouvez également prévoir dans l’architecture RAG la réponse « je ne sais pas » pour les cas où le LLM ne dispose pas de suffisamment de connaissances. Cette configuration réduit considérablement le partage d’informations erronées et permet de renforcer la confiance des clients.

Meilleure rentabilité avec l’utilisation du système RAG

L’entraînement et le réglage fin d’un modèle de langage demandent d’importants volumes de données et des ressources de calcul considérables. Ils présentent de ce fait une opération coûteuse pour l’entreprise. Avec l’utilisation de la RAG, l’utilisateur peut intégrer de nouvelles données ou mettre à jour une source d’informations en introduisant simplement des documents ou des fichiers texte.

Mieux, la RAG peut transmettre au LLM seulement les parties les plus intéressantes d’un texte. Elle réduit ainsi la taille des requêtes et permet à l’entreprise d’optimiser les dépenses liées à l’utilisation d’applications externes telles que l’API (Application Programming Interface). En bref, la RAG rend la technologie d’intelligence artificielle générative (IA générative) plus abordable.

Sécurité des données accrue

L’intégration d’informations confidentielles dans les données d’entraînement d’un LLM présente toujours un risque, car ces outils peuvent révéler le contenu au grand public. L’utilisation de la RAG apporte une meilleure sécurité aux données sensibles. Ces dernières peuvent être utilisées par un modèle local ou un LLM externe de confiance tout en restant sur site. Avec une architecture RAG adaptée, vous pouvez instaurer différents niveaux de confidentialité pour limiter l’accès à certains utilisateurs.

Défis liés à la génération augmentée de récupération

Malgré les avantages qu’offre la RAG, elle présente d’importants défis à relever. Le premier concerne la qualité des données utilisées pour l’entraînement des modèles. En effet, une information biaisée ou incomplète peut conduire à des réponses erronées ou trompeuses.

Un autre défi majeur pour la RAG réside dans la complexité de la recherche d’information. Imaginez une immense base de données où des outils doivent trouver un passage pertinent. Cette opération nécessite des algorithmes complexes et reste coûteuse en ressources de calcul. En ajoutant à cela la difficulté à comprendre les requêtes, vous mesurez alors le travail qui reste à accomplir par les développeurs d’applications RAG.

Enfin, ne sous-estimez pas l’aspect performance des outils de génération augmentée de récupération. En effet, la recherche de données pertinentes en temps réel peut introduire des délais importants. Une des solutions pour réduire le temps de traitement consiste à optimiser le plus possible les algorithmes de recherche.

Utilisations de la retrieval-augmented generation

La génération augmentée de récupération trouve de nombreuses applications dans divers domaines. Voici quelques cas d’utilisation pour illustrer les services que peuvent rendre ces outils.

• Le service client. La RAG contribue à rendre de meilleurs services aux clients. Prenons le cas des chatbots. Ils peuvent fournir des réponses précises et pertinentes grâce à l’accès aux bases de données récentes.
• L’éducation. La RAG peut être utilisée pour la création d’outils éducatifs personnalisés. En adaptant le contenu au besoin et au niveau de chaque étudiant, ils rendent l’apprentissage plus attractif.
• La création de contenu. Désormais, les rédacteurs peuvent s’appuyer sur les applications dotées de RAG pour améliorer la recherche de sources d’informations fiables et produire un contenu de qualité plus rapidement.
• Le domaine médical. L’intégration de la RAG dans les systèmes médicaux permet de fournir des informations précises au personnel de la santé et offre ainsi une meilleure sécurité lors des prises de décision.

Quel avenir envisagé pour la RAG ?

La RAG est une technologie en constante évolution. En devenant plus sophistiquée, elle sera capable de répondre avec plus de précision encore à des requêtes complexes. Elle s’étendra à de nouveaux domaines tels que la traduction automatique ou la synthèse vocale. En résumé, la RAG jouera un rôle de plus en plus central dans nos interactions avec les machines.

La génération augmentée de récupération présente une avancée majeure dans le domaine des LLM. Bien que des défis subsistent, il ne fait aucun doute que la RAG changera en profondeur notre avenir numérique.

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