Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération ?

Les grands modèles linguistiques (LLM) ont contribué à faire progresser le domaine du traitement du langage naturel (NLP), mais une lacune persiste dans la compréhension contextuelle. Les LLM peuvent parfois produire réponses inexactes ou peu fiables, un phénomène appelé «des hallucinations. » 

Par exemple, avec ChatGPT, l’apparition d’hallucinations est estimée à environ 15% à 20% environ 80% du temps.

Retrieval Augmented Generation (RAG) est un puissant cadre d'intelligence artificielle (IA) conçu pour combler les lacunes du contexte en optimisant les résultats de LLM. RAG exploite les vastes connaissances externes grâce à des extractions, améliorant ainsi la capacité des LLM à générer des réponses précises, précises et riches en contexte.  

Explorons l'importance de RAG dans les systèmes d'IA, révélant son potentiel à révolutionner la compréhension et la génération du langage.

Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?

En tant que cadre hybride, CHIFFON combine les atouts des modèles génératifs et de récupération. Cette combinaison exploite des sources de connaissances tierces pour soutenir les représentations internes et générer des réponses plus précises et plus fiables. 

L'architecture de RAG est distinctive, mélangeant des modèles séquence à séquence (seq2seq) avec des composants Dense Passage Retrieval (DPR). Cette fusion permet au modèle de générer des réponses contextuellement pertinentes et fondées sur des informations précises. 

RAG établit la transparence avec un mécanisme robuste de vérification et de validation des faits pour garantir la fiabilité et l'exactitude. 

Comment fonctionne la génération augmentée de récupération ? 

En 2020, Meta a introduit le Cadre RAG pour étendre les LLM au-delà de leurs données de formation. Comme un examen à livre ouvert, RAG permet aux LLM d'exploiter des connaissances spécialisées pour des réponses plus précises en accédant à des informations du monde réel en réponse aux questions, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des faits mémorisés.

Modèle RAG original par Meta (Image Source)

Cette technique innovante s'écarte d'une approche basée sur les données, intégrant des composants basés sur les connaissances, améliorant ainsi l'exactitude, la précision et la compréhension contextuelle des modèles de langage.

De plus, RAG fonctionne en trois étapes, améliorant les capacités des modèles de langage.

Composants de base de RAG (Image Source)

• Récupération: Les modèles de récupération trouvent des informations liées à l'invite de l'utilisateur pour améliorer la réponse du modèle de langage. Cela implique de faire correspondre les entrées de l'utilisateur avec les documents pertinents, garantissant ainsi l'accès à des informations précises et actuelles. Des techniques comme Récupération de passages denses (RPD) et similitude cosinus contribuer à une récupération efficace dans RAG et affiner davantage les résultats en les affinant. 
• Augmentation: Après la récupération, le modèle RAG intègre la requête de l'utilisateur aux données récupérées pertinentes, en employant des techniques d'ingénierie rapides telles que l'extraction de phrases clés, etc. Cette étape communique efficacement les informations et le contexte avec le LLM, garantissant une compréhension complète pour une génération de sortie précise.
• Génération: Dans cette phase, les informations augmentées sont décodées à l'aide d'un modèle approprié, tel qu'une séquence à séquence, pour produire la réponse ultime. L'étape de génération garantit que la sortie du modèle est cohérente, précise et adaptée en fonction des demandes de l'utilisateur.

Quels sont les avantages du RAG ?

RAG relève des défis critiques en matière de PNL, tels que l'atténuation des inexactitudes, la réduction du recours aux ensembles de données statiques et l'amélioration de la compréhension contextuelle pour une génération de langage plus raffinée et plus précise.

Le cadre innovant de RAG améliore la précision et la fiabilité du contenu généré, améliorant ainsi l’efficacité et l’adaptabilité des systèmes d’IA.

1. Hallucinations LLM réduites

En intégrant des sources de connaissances externes pendant rapide génération, RAG veille à ce que les réponses soient solidement fondées sur des informations précises et contextuellement pertinentes. Les réponses peuvent également contenir des citations ou des références, permettant aux utilisateurs de vérifier les informations de manière indépendante. Cette approche améliore considérablement la fiabilité du contenu généré par l'IA et diminue les hallucinations.

2. Réponses à jour et précises 

RAG atténue l'intervalle de temps des données d'entraînement ou du contenu erroné en récupérant en permanence des informations en temps réel. Les développeurs peuvent intégrer en toute transparence les dernières recherches, statistiques ou actualités directement dans des modèles génératifs. De plus, il connecte les LLM aux flux de médias sociaux en direct, aux sites d'actualités et aux sources d'informations dynamiques. Cette fonctionnalité fait de RAG un outil précieux pour les applications exigeant des informations précises et en temps réel.

3. Rentabilité 

Le développement de chatbot implique souvent l'utilisation de modèles de base qui sont des LLM accessibles par API avec une large formation. Pourtant, le recyclage de ces FM pour des données spécifiques à un domaine entraîne des coûts informatiques et financiers élevés. RAG optimise l'utilisation des ressources et récupère de manière sélective les informations selon les besoins, réduisant ainsi les calculs inutiles et améliorant l'efficacité globale. Cela améliore la viabilité économique de la mise en œuvre de RAG et contribue à la durabilité des systèmes d’IA.

4. Informations synthétisées

RAG crée des réponses complètes et pertinentes en combinant de manière transparente les connaissances récupérées avec des capacités génératives. Cette synthèse de diverses sources d'informations améliore la profondeur de la compréhension du modèle, offrant des résultats plus précis.

5. Facilité de formation 

La nature conviviale de RAG se manifeste dans sa facilité de formation. Les développeurs peuvent affiner le modèle sans effort, en l'adaptant à des domaines ou des applications spécifiques. Cette simplicité de formation facilite l'intégration transparente de RAG dans divers systèmes d'IA, ce qui en fait une solution polyvalente et accessible pour faire progresser la compréhension et la génération des langues.

La capacité de RAG à résoudre Hallucinations LLM et les problèmes de fraîcheur des données en font un outil crucial pour les entreprises qui cherchent à améliorer la précision et la fiabilité de leurs systèmes d'IA.

Cas d'utilisation de RAG

CHIFFONL'adaptabilité de propose des solutions transformatrices ayant un impact réel, des moteurs de connaissances à l'amélioration des capacités de recherche. 

1. Moteur de connaissances

RAG peut transformer les modèles linguistiques traditionnels en moteurs de connaissances complets pour une création de contenu actualisée et authentique. Il est particulièrement utile dans les scénarios où les informations les plus récentes sont requises, comme dans les plateformes éducatives, les environnements de recherche ou les industries à forte intensité d'information.

2. Augmentation de la recherche

En intégrant les LLM aux moteurs de recherche, l'enrichissement des résultats de recherche avec les réponses générées par LLM améliore la précision des réponses aux requêtes d'information. Cela améliore l'expérience utilisateur et rationalise les flux de travail, facilitant ainsi l'accès aux informations nécessaires à leurs tâches. 

3. Résumé du texte

RAG peut générer des résumés concis et informatifs de grands volumes de texte. De plus, RAG fait gagner du temps et des efforts aux utilisateurs en permettant le développement de données précises et approfondies. résumés de texte en obtenant des données pertinentes auprès de sources tierces. 

4. Chatbots de questions et réponses

L’intégration des LLM dans les chatbots transforme les processus de suivi en permettant l’extraction automatique d’informations précises à partir des documents et bases de connaissances de l’entreprise. Cela augmente l’efficacité des chatbots dans la résolution précise et rapide des requêtes des clients. 

Perspectives d'avenir et innovations dans RAG

En mettant de plus en plus l’accent sur les réponses personnalisées, la synthèse d’informations en temps réel et la dépendance réduite à l’égard d’un recyclage constant, RAG promet des développements révolutionnaires dans les modèles de langage pour faciliter les interactions dynamiques et contextuelles de l’IA.

À mesure que RAG mûrit, son intégration transparente dans diverses applications avec une précision accrue offre aux utilisateurs une expérience d'interaction raffinée et fiable.

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