Retrieval Augmented Generation (RAG) est une technique d'IA qui améliore les grands modèles de langage (LLM) en combinant leurs connaissances inhérentes avec la recherche d'informations en temps réel dans des bases de données externes.

Cette approche permet aux modèles génératifs d'IA de générer des réponses plus précises, actualisées et contextuellement pertinentes en fondant leurs résultats sur des données actuelles et vérifiables.

Alors que l'IA continue de s'intégrer dans divers aspects de notre vie, de la prise de décision commerciale aux assistants personnels, le besoin d'informations actualisées et précises devient de plus en plus critique. rAG répond à ce besoin en comblant le fossé entre les vastes connaissances des modèles linguistiques et les informations factuelles en temps réel.

En fondant les réponses de l'IA sur des sources de données externes, RAG s'attaque aux principales limites des modèles linguistiques traditionnels, telles que les informations obsolètes et les hallucinations. Imaginez RAG comme un assistant de recherche très efficace. Lorsqu'on lui pose une question, il ne se contente pas de faire appel à sa mémoire (comme les modèles d'IA traditionnels), mais recherche activement dans une vaste bibliothèque d'informations actualisées afin de fournir la réponse la plus précise et la plus pertinente possible. Cette approche permet aux systèmes d'IA de se tenir au courant des informations qui évoluent rapidement et de fournir des réponses mieux adaptées au contexte.

Imaginez un cadre très occupé qui se prépare à une réunion cruciale avec un investisseur potentiel. Pressés par le temps, ils se tournent vers un assistant IA pour recueillir des informations de dernière minute sur leur secteur d'activité. Ils demandent : "Quel a été le taux de croissance du secteur des énergies renouvelables l'année dernière ?". L'IA répond avec assurance : "Le secteur des énergies renouvelables a connu un taux de croissance robuste de 15,7 % l'année dernière, dépassant de loin les sources d'énergie traditionnelles." Impressionné par ce chiffre spécifique, l'exécutif l'inclut dans sa présentation. Cependant, au cours de la réunion, l'investisseur potentiel remet en question ce chiffre, déclarant que ses sources indiquent un taux de croissance de 8,3 % seulement.

Ce scénario illustre un problème courant des LLM traditionnels : hallucinations. Les LLM peuvent parfois générer des informations plausibles mais incorrectes, en particulier lorsqu'il s'agit de données spécifiques, récentes ou changeant rapidement.

C'est là que le RAG devient crucial. Si l'assistant IA avait utilisé RAG :

• Elle aurait recherché dans une base de données continuellement mise à jour les informations les plus récentes et les plus précises sur les taux de croissance des énergies renouvelables.
• Si le chiffre exact n'était pas disponible, elle aurait pu fournir une fourchette basée sur plusieurs sources fiables, ou indiquer explicitement qu'elle ne disposait pas de données actuelles.
• La réponse aurait pu inclure la source de l'information et la date de sa dernière mise à jour.

Cet exemple montre pourquoi le RAG est si important :

1. Il prévient la désinformation : en fondant les réponses sur des faits récupérables, le RAG réduit considérablement le risque d'hallucinations de l'IA
2. Elle maintient la confiance : les utilisateurs peuvent se fier à l'IA améliorée par RAG pour obtenir des informations actualisées et précises, cruciales pour les décisions commerciales.
3. Il assure la transparence : les RAG permettent à l'IA de citer ses sources, ce qui permet aux utilisateurs de vérifier l'information de manière indépendante.

À mesure que l'IA s'intègre à notre travail quotidien et à nos processus décisionnels, la capacité à fournir des informations précises, actuelles et vérifiables devient non seulement utile, mais essentielle. RAG est une technologie clé pour atteindre cet objectif, en comblant le fossé entre les vastes connaissances des LLM et le besoin d'informations fiables en temps réel.

Les systèmes RAG s'appuient sur plusieurs éléments essentiels qui fonctionnent ensemble pour fournir des capacités d'IA améliorées :

Les grands modèles linguistiques tels que GPT-3, GPT-4 et BERT constituent le cœur des systèmes RAG. Ces modèles d'IA sophistiqués sont formés sur de grandes quantités de données textuelles, ce qui leur permet de comprendre et de générer des réponses semblables à celles des humains.

Dans les cadres RAG, ils sont responsables de :

1. Comprendre les requêtes des utilisateurs
2. Synthèse des informations à partir des données extraites
3. Générer des réponses cohérentes et adaptées au contexte

Les bases de connaissances externes stockent des informations structurées et non structurées qui peuvent être rapidement consultées et extraites. Ces bases de données sont essentielles pour fournir des informations actualisées et spécifiques qui peuvent ne pas être présentes dans les données d'apprentissage du modèle linguistique.

Les principaux aspects sont les suivants :

1. Stockage efficace de grands volumes de données
2. Systèmes de traitement et d'extraction rapides des requêtes
3. Prise en charge de différents types de données (texte, images, métadonnées)

Les systèmes de recherche d'informations jouent un rôle essentiel dans l'identification et l'extraction des données pertinentes de ces bases de données. Les méthodes de récupération les plus courantes sont les suivantes :

1. Recherche par mot-clé
2. Recherche vectorielle
3. Recherche sémantique
4. Algorithme BM25 pour le classement des documents pertinents

la "vectorisation" des données est à la base des systèmes RAG modernes. Il s'agit de convertir des données textuelles en vecteurs numériques, ce qui permet d' effectuer des recherches vectorielles et des comparaisons de similarité efficaces. Les principales caractéristiques sont les suivantes :

1. Génération d'encastrements à l'aide de modèles pré-entraînés
2. Techniques de réduction de la dimensionnalité pour une représentation compacte
3. Mesures de similarité comme la similarité cosinus pour comparer les vecteurs

Une base de données vectorielles est un système spécialisé conçu pour stocker et interroger efficacement ces représentations vectorielles. Ils offrent :

1. Fonctionnalités de recherche rapide du voisin le plus proche
2. Évolutivité pour le traitement de grands ensembles de données
3. Prise en charge des opérations d'interrogation complexes

Les techniques d'indexation, telles que les algorithmes d'approximation du plus proche voisin (ANN), peuvent encore améliorer la rapidité et l'efficacité de la recherche dans les systèmes RAG.

Le processus RAG comprend plusieurs étapes sophistiquées pour extraire les données et générer des réponses précises et adaptées au contexte :

Lorsqu'il reçoit une requête ou une invite, le système recherche des informations pertinentes dans une base de connaissances externe. Cette base de connaissances peut être une collection de documents, une base de données ou toute autre source de données structurée.

RAG utilise des algorithmes de recherche avancés pour identifier les informations les plus pertinentes. Ces algorithmes peuvent utiliser des techniques telles que la recherche sémantique ou la recherche de vecteurs denses. L'objectif est de trouver des données contextuelles pertinentes susceptibles d'améliorer la réponse du modèle linguistique.

Une architecture RAG fonctionnelle combine un composant codeur , un composant récupérateur et un composant générateur. Voici comment ils fonctionnent ensemble :

1. Encodeur : convertit les requêtes d'entrée en représentations vectorielles
2. Retriever : recherche dans la base de connaissances à l'aide de la requête encodée
3. Générateur: crée la réponse finale en utilisant les informations récupérées

Au cours de la formation, les modèles RAG apprennent à équilibrer les informations provenant de leurs connaissances internes (préformation) et les données externes récupérées. Ce processus améliore la capacité du modèle à générer des réponses précises et adaptées au contexte.

Après la recherche initiale, les systèmes RAG utilisent souvent le reclassement pour affiner la pertinence des informations recherchées. Cette étape permet de hiérarchiser les données les plus précieuses pour le processus de génération final. Le reclassement peut être utilisé :

1. Notes de pertinence
2. Mesures de similarité sémantique
3. Heuristique spécifique au contexte

Les mécanismes d'attention jouent un rôle crucial dans le RAG en décidant quelles parties de l'information récupérée sont les plus importantes pour générer la réponse. Ces systèmes permettent au modèle de se concentrer sur des éléments spécifiques des données extraites lorsqu'il élabore ses résultats.

L'attention portée au RAG aide le modèle :

1. Peser l'importance des différents passages retrouvés
2. Intégrer les connaissances externes à sa compréhension interne
3. Générer des réponses plus cohérentes et mieux adaptées au contexte

En combinant ces étapes, les systèmes RAG peuvent produire des résultats de meilleure qualité, à la fois corrects sur le plan factuel et pertinents sur le plan contextuel.

RAG améliore les systèmes d'IA dans divers domaines, en améliorant la précision et la pertinence des tâches de traitement et de production d'informations :

RAG améliore considérablement les chatbots et l'IA conversationnelle en fournissant des réponses plus précises et contextuellement pertinentes. Ces systèmes peuvent accéder à des bases de connaissances externes pour compléter leurs connaissances formées, ce qui leur permet de traiter efficacement un plus large éventail de requêtes d'utilisateurs.

Les chatbots alimentés par RAG peuvent :

1. Fournir des informations actualisées
2. Offrir des explications détaillées
3. Maintenir la cohérence entre les conversations

Cette technologie est particulièrement précieuse pour le service client, où les chatbots peuvent rapidement retrouver des détails spécifiques sur un produit ou des étapes de dépannage. Il permet également des dialogues plus naturels et informatifs dans les assistants virtuels, ce qui les rend plus utiles et plus attrayants pour les utilisateurs.

De grands fournisseurs d'IA comme Anthropic, Google et OpenAI ont développé des modèles pour créer des chatbots RAG. Ces modèles permettent aux développeurs de créer des chatbots qui combinent les fonctionnalités avancées des moteurs de recherche avec des modèles génératifs, facilitant ainsi le développement d'applications capables de traiter des requêtes complexes et de fournir des réponses intelligentes sans nécessiter un apprentissage personnalisé approfondi du modèle.

En combinant la puissance de l'IA générative avec la recherche d'informations, les moteurs de recherche peuvent fournir des résultats plus précis et plus pertinents sur le plan contextuel. Les principaux avantages sont les suivants :

1. Meilleure compréhension de l'intention de l'utilisateur
2. Amélioration du classement des résultats de recherche
3. Génération de résumés concis pour les extraits de recherche

RAG permet aux moteurs de recherche d'aller au-delà de la correspondance des mots-clés, en interprétant le sens sémantique des requêtes. Cela se traduit par des expériences de recherche plus intuitives, où les utilisateurs peuvent trouver des informations pertinentes même lorsque leurs termes de recherche ne correspondent pas exactement au contenu qu'ils recherchent.

RAG peut être utilisé pour créer des outils internes qui répondent à des questions, même complexes, normalement posées par un être humain. Les avantages du RAG dans les réponses aux questions sont les suivants :

1. Accès à des informations actualisées
2. Capacité à citer des sources
3. Traiter des questions complexes et à plusieurs volets

Les systèmes alimentés par RAG répondent aux questions de la manière la plus impressionnante dans des domaines tels que le diagnostic médical, l'assistance, la recherche juridique et les plates-formes éducatives. Ils peuvent rapidement extraire des faits pertinents de vastes bases de données et générer des réponses cohérentes et informatives adaptées à la question spécifique de l'utilisateur.

Les outils de résumé alimentés par RAG sont particulièrement utiles dans des domaines tels que le journalisme, la recherche universitaire et la veille économique.

Alors que de nombreux LLM tels que GPT-4 peuvent résumer un ensemble de textes, les outils dépourvus de capacités RAG ont du mal à contextualiser ce texte au sein d'une base de connaissances plus large ou d'un domaine contenant des données spécifiques à un domaine.

Imaginez un journaliste travaillant sur un article de dernière minute concernant une nouvelle avancée médicale dans le traitement du cancer.

Il doit rapidement résumer un document de recherche dense de 50 pages et le contextualiser dans le domaine plus large de l'oncologie. Voici comment un outil de synthèse alimenté par RAG pourrait vous aider :

1. Le journaliste saisit le document de recherche dans l'outil de résumé amélioré par RAG.
2. L'outil traite le document et génère une requête ou un ensemble de requêtes sur la base de son contenu.
3. Grâce à la recherche vectorielle, le système interroge sa base de données pour trouver les informations pertinentes :
   
   • Journaux médicaux actualisés
   • Articles précédents
   • Avis d'experts sur les traitements du cancer
   • Historique des étapes de la recherche sur le cancer
   • Statistiques sur les taux d'efficacité des traitements actuels contre le cancer
4. Le système RAG recherche et classe les informations externes les plus pertinentes.
5. L'outil génère ensuite un résumé qui intègre à la fois l'article original et les informations externes récupérées :
   
   • Il crée un résumé de base des points clés du document
   • Il intègre des informations de base sur les étapes précédentes de la recherche sur le cancer
   • Il explique la terminologie médicale complexe et la rend accessible au grand public
   • Il comprend des comparaisons avec les taux d'efficacité des traitements actuels contre le cancer
   • Elle intègre des avis d'experts sur l'impact potentiel du nouveau traitement

Le résultat final est un rapport complet et contextualisé qui :

• Explique la percée en termes simples
• Comparaison avec les traitements existants
• Fournit des avis d'experts sur son impact potentiel
• Situer la découverte dans le paysage plus large de la recherche sur le cancer

Ce résumé amélioré par RAG permet au journaliste de comprendre et de communiquer rapidement l'importance de la recherche, même s'il n'a pas d'expertise approfondie en oncologie. Il permet de gagner du temps, d'améliorer la précision et de fournir une base plus riche et plus informative pour les articles de presse.

En s'appuyant à la fois sur le contenu de l'article original et sur des sources externes pertinentes, l'outil alimenté par RAG produit un résumé qui est plus précieux et plus perspicace que ce que l'on pourrait obtenir par les seules techniques de résumé traditionnelles.

La mise en œuvre de systèmes RAG peut entraîner des coûts informatiques et financiers importants, en particulier lorsqu'il s'agit d'extraire et de traiter des données à grande échelle. Voici d'autres obstacles potentiels à la mise en œuvre de la technologie RAG :

Même si des garanties RAG sont en place, les systèmes d'IA générative peuvent encore se heurter à des requêtes ambiguës ou à des informations contradictoires dans les données extraites. Cela peut conduire à des hallucinations - des résultats qui semblent plausibles mais qui sont factuellement incorrects ou absurdes.

Pour atténuer ce problème, mettez en œuvre des mécanismes robustes de vérification des faits, utilisez plusieurs sources de données pour la vérification croisée et utilisez un système d'évaluation de la confiance pour le contenu généré.

L'instauration et le maintien de la confiance des utilisateurs sont essentiels pour l'adoption des RAG. Des réponses incohérentes ou incorrectes peuvent rapidement éroder la confiance dans le système. Les stratégies clés consistent à informer les utilisateurs des limites du système, à donner des citations ou des sources d'information et à laisser les utilisateurs donner leur avis sur les réponses.

Les systèmes RAG accèdent souvent à de grandes bases de données, ce qui suscite des inquiétudes quant à la sécurité des données et à la protection de la vie privée. Protéger les informations sensibles tout en maintenant la fonctionnalité du système est un équilibre délicat.

Parmi les mesures de protection importantes, citons des contrôles d'accès stricts et le cryptage des données stockées, l'anonymisation des informations personnelles dans les données de formation, ainsi que des audits de sécurité et des tests de pénétration réguliers.

La mise en œuvre du système RAG nécessite des bases techniques solides :

Les systèmes RAG nécessitent d'importantes ressources informatiques. Des processeurs très performants et une mémoire importante sont essentiels pour traiter simultanément de grands modèles linguistiques et des opérations de recherche. L'accélération GPU s'avère souvent cruciale pour une inférence efficace des modèles.

Du côté des logiciels, des cadres spécialisés facilitent la mise en œuvre de RAG. Les choix les plus populaires sont Hugging Face Transformers et LangChain.

Les API jouent un rôle crucial dans les systèmes RAG, en permettant une intégration transparente des différents composants. Ils permettent d'accéder à des modèles de langage pré-entraînés, à des magasins de documents et à des bases de données vectorielles.

Des outils open-source populaires comme Apache Kafka pour le streaming de données, Elasticsearch pour le stockage et la recherche de documents, et FAISS (Facebook AI Similarity Search) pour une recherche de similarité efficace dans des vecteurs denses peuvent être intégrés via des API pour construire des systèmes RAG robustes.

Retrieval Augmented Generation (RAG) est une amélioration importante de la technologie de l'IA. Il résout les principaux problèmes des grands modèles de langage traditionnels en utilisant la recherche vectorielle et l'IA générative.

Cette approche permet des applications alimentées par l'IA plus précises, contextuellement pertinentes et à jour dans diverses industries.

Des plateformes comme InterSystems IRIS^® facilitent la mise en œuvre de RAG en offrant des capacités vectorielles intégrées, un traitement haute performance et une intégration flexible de l'IA dans un environnement sécurisé et prêt pour l'entreprise.

Avec sa capacité à traiter des données structurées et non structurées dans un système unifié, InterSystems IRIS simplifie l'architecture requise pour RAG tout en fournissant des outils robustes pour l'orchestration et l'audit de l'IA.

Au fur et à mesure que l'IA évolue, RAG continuera d'être une technologie fondamentale pour créer des systèmes plus fiables, plus efficaces et plus intelligents. Nous sommes à l'aube d'innovations incroyables dans des domaines allant des chatbots avancés et des moteurs de recherche sémantique aux outils d'analyse de données complexes.

En utilisant RAG et des plateformes comme InterSystems IRIS, les organisations peuvent construire des solutions d'IA qui sont non seulement plus puissantes et plus précises, mais aussi plus fiables et plus adaptables aux besoins du monde réel.

La génération augmentée par la recherche (RAG) améliore les modèles linguistiques de l'IA en intégrant des sources de connaissances externes. Cette approche innovante améliore la précision, réduit les hallucinations et étend les capacités du modèle à diverses applications.