La formule d'abonnement RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche qui combine la puissance des grands modèles de langage (LLM) avec une base de connaissances externe pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées.
Voici les principaux éléments de cette formule :
Base de connaissances : Une collection de documents, données ou informations pertinentes pour le domaine d'application spécifique.
Système de récupération : Un mécanisme pour rechercher et extraire les informations les plus pertinentes de la base de connaissances en fonction de la requête de l'utilisateur.
LLM préentraîné : Un modèle de langage généraliste capable de comprendre et de générer du texte.
Intégration : Un processus qui combine les informations récupérées avec la requête de l'utilisateur pour créer un prompt enrichi pour le LLM.
Génération de réponse : Le LLM utilise le prompt enrichi pour générer une réponse informée et contextuellement pertinente.
Cette approche permet d'obtenir des réponses plus précises et à jour, en s'appuyant sur des informations spécifiques tout en bénéficiant des capacités de compréhension et de génération du LLM. Elle est particulièrement utile pour les applications nécessitant des connaissances spécialisées ou des informations fréquemment mises à jour.
La génération augmentée par récupération (RAG) se distingue des autres techniques de recherche augmentée de plusieurs façons importantes :
Intégration avec un LLM : Contrairement aux techniques de recherche classiques, RAG combine la récupération d'informations avec un grand modèle de langage (LLM). Cela permet de générer des réponses cohérentes et en langage naturel, plutôt que de simplement retourner des passages de texte pertinents.
Flexibilité des sources de données : RAG peut intégrer une grande variété de sources de données externes, y compris des bases de données structurées, des documents non structurés, des flux d'actualités et même des transcriptions audio. Cette flexibilité permet d'enrichir les réponses avec des informations très spécifiques et à jour.
Mise à jour dynamique des connaissances : Contrairement au fine-tuning qui nécessite un réentraînement coûteux, RAG permet d'ajouter ou de mettre à jour facilement les connaissances du système en modifiant simplement la base de données externe.
Traçabilité des sources : RAG permet généralement de citer les sources spécifiques utilisées pour générer une réponse, ce qui améliore la transparence et la fiabilité du système.
Réduction des hallucinations : En s'appuyant sur des informations externes vérifiables, RAG réduit significativement le risque d'hallucinations du LLM, un problème courant avec les modèles génératifs purs.
Efficacité computationnelle : Comparé au réentraînement ou au fine-tuning d'un LLM, RAG est beaucoup moins gourmand en ressources de calcul, ce qui le rend plus accessible et économique pour de nombreuses applications.
Capacité de gestion de l'incertitude : Les systèmes RAG peuvent être conçus pour répondre "Je ne sais pas" lorsque les informations nécessaires ne sont pas disponibles dans la base de connaissances, contrairement aux LLM classiques qui peuvent tenter de générer une réponse même en l'absence d'informations fiables.
En résumé, RAG offre une approche plus flexible, économique et précise pour augmenter les capacités des LLM avec des connaissances externes, tout en maintenant la cohérence et la qualité des réponses générée
Les solutions RAG GenAISafety
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