Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG, qui signifie Retrieval Augmented Generation, est l'un des modèles les plus pratiques et les plus utilisés dans les applications modernes d'IA. Il résout un problème fondamental : les modèles de langage ne connaissent que ce sur quoi ils ont été entraînés. Ils ne connaissent pas vos documents spécifiques, vos données privées ou les informations les plus récentes. RAG leur donne accès à cette connaissance sans réentraînement.

L'idée est simple. Lorsqu'un utilisateur pose une question, vous recherchez d'abord des informations pertinentes dans votre base de connaissances, puis vous donnez à la fois la question et les résultats de recherche au modèle de langage. Le modèle utilise les informations récupérées pour répondre à la question. Au lieu de se fier uniquement à ses données d'entraînement, il a accès à un contexte frais, spécifique et pertinent.

La partie de récupération utilise généralement des embeddings comme nous l'avons discuté dans l'article précédent. Vous intégrez tous vos documents et les stockez dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une question arrive, vous intégrez la question, trouvez les documents les plus similaires et les transmettez au modèle. C'est beaucoup plus efficace que d'essayer d'insérer toutes vos connaissances dans la fenêtre de contexte du modèle.

RAG présente plusieurs avantages par rapport au fine-tuning. Il ne nécessite pas de réentraîner le modèle, donc il est moins cher et plus rapide à mettre en place. Vous pouvez mettre à jour instantanément votre base de connaissances en ajoutant ou supprimant des documents. Le modèle peut également citer ses sources, montrant exactement quel document il a utilisé pour répondre à chaque question, ce qui renforce la confiance et rend la vérification possible.

Le principal défi de RAG est la qualité de la récupération. Si la recherche ne trouve pas les bons documents, le modèle ne peut pas répondre correctement même s'il connaît la réponse. Améliorer la récupération implique de choisir le bon modèle d'embedding, de découper les documents de manière appropriée et parfois d'utiliser une recherche hybride combinant correspondance sémantique et par mots-clés. Une bonne récupération est la clé d'un bon système RAG.