Définition

La génération augmentée de récupération (RAG) est une approche hybride du traitement du langage naturel (NLP) qui combine des méthodes basées sur la récupération avec des modèles génératifs pour améliorer la précision et la pertinence des Généré par l'IA réponses. En récupérant des documents ou des éléments d'information pertinents à partir d'un large corpus et en les utilisant comme contexte, RAG améliore les capacités des modèles génératifs, leur permettant de produire des résultats plus informés et contextuellement précis.

Quelle est l'histoire derrière RAG ?

RAG est apparu comme une réponse aux limites des modèles purement génératifs, qui avaient souvent du mal à produire des réponses précises sans une formation approfondie sur des ensembles de données spécifiques. Les chercheurs ont reconnu le potentiel de la combinaison de techniques basées sur la recherche, qui excellent dans la recherche d'informations pertinentes, avec des modèles génératifs, qui peuvent créer des réponses cohérentes et contextuellement adaptées. Cette approche hybride a été affinée au fil du temps pour tirer parti des progrès des systèmes de recherche et des modèles d'apprentissage profond.

Qui a inventé le terme RAG et comment lui a-t-il donné son nom ?

Le terme « Génération augmentée de récupération » a été inventé par des chercheurs de Facebook AI Research (FAIR) en 2020. Le nom reflète le mécanisme de base de la méthode : augmenter le processus de génération de modèles d'IA avec la récupération d'informations pertinentes pour améliorer la qualité et la précision du texte généré.

Pourquoi tout le monde parle de RAG ?

RAG a suscité une attention considérable car il répond aux principaux défis de l'IA et du PNL. En intégrant des mécanismes de récupération à des modèles génératifs, RAG améliore la capacité de AI Les systèmes permettent de fournir des réponses précises, contextuellement pertinentes et informatives. Cela le rend particulièrement utile pour des applications telles que le service client, la gestion des connaissances et tout domaine où la récupération et la génération d'informations précises sont cruciales.

Comment fonctionne la Génération Augmentée de Récupération (RAG) ?

RAG fonctionne en combinant deux composants principaux : un récupérateur et un générateur. Le récupérateur recherche dans un large corpus de documents des informations pertinentes en fonction de la requête d'entrée. Les documents récupérés sont ensuite introduits dans le générateur, qui utilise ce contexte supplémentaire pour produire une réponse plus précise et contextuellement pertinente. Ce double mécanisme permet à RAG de tirer parti des atouts des deux mécanismes, basé sur la recherche et basé sur la recherche. approches génératives.

Comment les modèles d’IA utilisent-ils RAG ?

Les modèles d'IA utilisent RAG en utilisant d'abord le récupérateur pour identifier et extraire les informations pertinentes d'un grand ensemble de données. Ces informations sont ensuite fournies sous forme de contexte au modèle génératif, qui les utilise pour produire une réponse plus précise et contextuellement adaptée. Ce processus permet à l'IA de générer des résultats qui sont non seulement cohérents mais également enrichis d'informations factuelles pertinentes.

Quels sont quelques exemples concrets ou cas d’utilisation de personnes utilisant RAG ?

Voici quelques exemples concrets de RAG :

• Service au client: Améliorer les chatbots et les assistants virtuels pour fournir des réponses précises et contextuellement pertinentes aux requêtes des clients.
• Création de contenu:Aider les écrivains et les journalistes en récupérant des informations pertinentes et en générant des récits cohérents.
• Diagnostic médical:Soutenir les professionnels de la santé en récupérant la littérature médicale pertinente et en générant des suggestions de diagnostic éclairées.
• Recherche légale:Aider les avocats en récupérant des documents juridiques et des jurisprudences pertinents pour générer des avis juridiques éclairés.

Quelles sont les applications professionnelles de RAG ?

Les applications de RAG destinées aux entreprises incluent :

• Systèmes de gestion des connaissances: Améliorer les bases de connaissances internes en générant des informations précises et pertinentes pour les requêtes des employés.
• Business Intelligence:Soutenir les processus de prise de décision en récupérant et en synthétisant les données commerciales pertinentes.
• E-commerce: Améliorer les recommandations de produits et les interactions avec les clients en générant des réponses basées sur des informations et des avis pertinents sur les produits.
• Formation: Aider les enseignants et les étudiants en générant du contenu pédagogique et des réponses basées sur de vastes ressources académiques.

Comment RAG se compare-t-il aux autres technologies ?

RAG combine les atouts des méthodes basées sur la recherche et des modèles génératifs, offrant un avantage unique en termes de précision et de pertinence contextuelle. Voici comment RAG se compare aux autres technologies :

RAG vs Recherche sémantique

• RAG : Combine la récupération et la génération pour fournir des réponses contextuellement enrichies.
• Recherche sémantique : se concentre uniquement sur la récupération de documents pertinents en fonction de la sémantique de la requête sans générer de nouveau contenu.

RAG contre réglage fin

• RAG : améliore les modèles génératifs en récupérant des informations pertinentes, réduisant ainsi le besoin de réglages approfondis.
• Réglage précis : implique la formation d'un modèle génératif sur des ensembles de données spécifiques pour améliorer les performances, ce qui peut prendre du temps et nécessiter beaucoup de données.

RAG contre Prompt Engineering

• RAG : utilise les informations récupérées pour augmenter la génération, améliorant ainsi la précision et la pertinence.
• Ingénierie des invites : implique l'élaboration d'invites spécifiques pour guider les modèles génératifs, qui ne garantissent pas toujours des réponses contextuellement précises.