RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Introduction
Les Systèmes RAG représentent une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle, permettant d'augmenter l'intelligence des LLMs (Large Language Models) avec des connaissances externes. Cette approche combine la puissance des modèles de langage avec la récupération d'informations pertinentes à partir de bases de connaissances.
Qu'est-ce que le RAG ?
Au cœur des discussions se trouve le concept de Retrieval-Augmented Generation (RAG), une architecture conçue pour pallier les limitations des grands modèles de langage (LLMs) dans leur version de base. Ces LLMs, bien que puissants, manquent intrinsèquement de logique et de compréhension sémantique autonome, s'appuyant fortement sur la qualité des données d'entraînement pour simuler ces capacités.
Comment fonctionne le RAG ?
Le fonctionnement d'un système RAG implique deux étapes principales :
- Récupération (Retrieval) : Recherche d'informations pertinentes à partir d'une base de connaissances (documents internes, wikis, etc.) en réponse à une question utilisateur.
- Génération (Generation) : Utilisation par le LLM de ce contexte récupéré pour formuler une réponse contextualisée et précise.
Ce processus permet d'enrichir les réponses du modèle avec des informations spécifiques et à jour, sans nécessiter de réentraînement complet.
Avantages et Applications Pratiques
Le RAG offre de nombreux avantages par rapport aux LLMs traditionnels :
- Construction de systèmes de documentation interne fiables
- Support client plus pertinent et précis
- Amélioration de la prise de décision basée sur des données vérifiées
- Précision accrue des réponses
- Contrôle des hallucinations
- Confidentialité des données
Limites des Systèmes RAG
Malgré ses avantages, le RAG présente certaines limitations :
- Requêtes sémantiquement éloignées : Difficulté à établir des liens entre des concepts distants
- Requêtes trop longues : Problèmes de performance avec des entrées complexes
- Grand nombre de documents : Défis de gestion et de récupération efficace
- Gestion des noms propres : Difficultés avec les termes spécifiques ou peu communs
Techniques Avancées
Pour améliorer les performances des systèmes RAG, plusieurs techniques ont été développées :
Optimisation de la Récupération
- Embeddings spécialisés
- Recherche hybride
- Expansion de requête
Amélioration de la Génération
- Prompt engineering avancé
- Vérification des faits
- Réduction des hallucinations
Évaluation des Systèmes RAG
L'évaluation des systèmes RAG s'effectue selon plusieurs dimensions :
- Précision : Exactitude des informations fournies
- Pertinence : Adéquation des réponses aux questions posées
- Exhaustivité : Couverture complète des aspects importants
- Cohérence : Logique interne et structuration des réponses
- Temps de réponse : Performance et rapidité du système