La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est une technique d'IA qui améliore les grands modèles de langage (LLM) en combinant leur connaissance intrinsèque avec la récupération d'informations en temps réel depuis des bases de données externes.
Cette approche permet aux modèles d'IA générative de fournir des réponses plus précises, actuelles et contextuellement pertinentes en ancrant leurs résultats dans des données vérifiables et à jour.
À mesure que l'IA s'intègre de plus en plus dans divers aspects de notre quotidien, de la prise de décision en entreprise aux assistants personnels, la nécessité d'informations actualisées et précises devient de plus en plus cruciale. La méthode RAG répond à ce besoin en comblant l'écart entre la vaste connaissance des modèles linguistiques et les informations factuelles en temps réel.

En ancrant les réponses de l'IA dans des sources de données externes, le RAG surmonte les principales limites des modèles de langage traditionnels, comme les informations obsolètes et les hallucinations. Imaginez le RAG comme un assistant de recherche hautement efficace. Lorsqu'on lui pose une question, il ne se contente pas de s'appuyer sur sa mémoire (comme les modèles d'IA traditionnels), mais recherche activement dans une vaste bibliothèque d'informations actualisées pour fournir la réponse la plus précise et pertinente possible. Cette approche permet aux systèmes d'IA de rester à jour avec des informations en constante évolution et de fournir des réponses plus adaptées au contexte.

Imaginez un cadre occupé qui se prépare pour une réunion cruciale avec un investisseur potentiel. Pressé par le temps, il se tourne vers un assistant IA pour recueillir quelques faits de dernière minute sur son secteur. Il demande : "Quel a été le taux de croissance du secteur des énergies renouvelables l'an dernier ?" L'IA répond avec assurance : "Le secteur des énergies renouvelables a connu un taux de croissance solide de 15,7 % l'an dernier, dépassant largement celui des sources d'énergie traditionnelles." Impressionné par ce chiffre précis, le cadre l'inclut dans sa présentation. Cependant, lors de la réunion, l'investisseur potentiel remet en question ce chiffre, précisant que ses sources indiquent un taux de croissance de seulement 8,3 %.

Ce scénario illustre un problème courant des LLM traditionnels : les hallucinations. Les LLM peuvent parfois générer des informations plausibles mais incorrectes, surtout lorsqu'il s'agit de données spécifiques, récentes ou en évolution rapide.
C'est ici que le RAG devient essentiel. Si l'assistant IA avait utilisé le RAG :

• Il aurait recherché dans une base de données constamment mise à jour pour obtenir 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, il aurait pu fournir une plage de valeurs basée sur plusieurs sources fiables ou indiquer explicitement qu'il n'avait pas de données actuelles.
• La réponse aurait pu inclure la source de l'information et la date de la dernière mise à jour.

Cet exemple souligne pourquoi le RAG est si important :

1. Il prévient la désinformation : en ancrant les réponses dans des faits récupérables, le RAG réduit considérablement le risque d'hallucinations de l'IA.
2. Il maintient la confiance : les utilisateurs peuvent compter sur l'IA améliorée par RAG pour des informations actualisées et précises, cruciales pour les décisions d'affaires.
3. Il offre de la transparence : le RAG permet à l'IA de citer ses sources, permettant ainsi aux utilisateurs de vérifier les informations de manière indépendante.

À mesure que l'IA s'intègre de plus en plus dans notre travail quotidien et nos processus de prise de décision, la capacité à fournir des informations précises, actualisées et vérifiables devient non seulement utile, mais essentielle. Le RAG est une technologie clé pour atteindre cet objectif, en comblant l'écart entre la vaste connaissance des LLMs et le besoin d'informations fiables en temps réel.

Les systèmes RAG reposent sur plusieurs éléments essentiels qui travaillent ensemble pour fournir des capacités accrues à l'IA :

Les grands modèles de langage comme GPT-3, GPT-4 et BERT forment le cœur des systèmes RAG. Ces modèles d'IA sophistiqués sont entraînés sur d'énormes 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. Synthétiser l'information issue des données récupérées
3. Générer des réponses cohérentes et appropriées au contexte.

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

Les aspects clés comprennent :

1. Stockage efficace de volumes importants de données
2. Traitement rapide des requêtes et systèmes de récupération
3. Prise en charge de divers types de données (texte, images, métadonnées)

Les systèmes de récupération d'informations jouent un rôle essentiel dans l'identification et l'extraction des données pertinentes à partir de ces bases de données. Les méthodes de récupération courantes incluent :

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

La « vectorisation » des données est fondamentale pour les systèmes RAG modernes. Cela consiste à convertir les données textuelles en vecteurs numériques, permettant ainsi la recherche vectorielle et les comparaisons efficaces de similarité. Les caractéristiques clés incluent :

• Génération d'embeddings à l'aide de modèles pré-entraînés
• Techniques de réduction de dimensionnalité pour une représentation compacte
• Mesures de similarité, comme la similarité cosinus, pour comparer les vecteurs

Une base de données vectorielle est un système spécialisé conçu pour stocker et interroger ces représentations vectorielles de manière efficace. Elle offre :

• Des capacités de recherche rapide des voisins les plus proches
• Une scalabilité pour gérer de grands ensembles de données
• La prise en charge d'opérations de requêtes complexes

Les techniques d'indexation, telles que les algorithmes de recherche des plus proches voisins approximatifs (ANN), peuvent encore améliorer la vitesse et l'efficacité de la récupération dans les systèmes RAG.

Le processus RAG implique plusieurs étapes sophistiquées pour récupérer des données et générer des réponses précises et contextuellement pertinentes :

Lorsqu'une requête ou une demande est donnée, le système recherche dans une base de connaissances externe pour trouver des informations pertinentes. Cette base de connaissances peut être une collection de documents, une base de données ou une autre source de données structurées.

Le RAG utilise des algorithmes de récupération avancés pour identifier les informations les plus pertinentes. Ces algorithmes peuvent utiliser des techniques telles que la recherche sémantique ou la récupération de vecteurs denses. L'objectif est de trouver des données contextuellement pertinentes qui peuvent améliorer la réponse du modèle de langage.

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

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

Pendant l'entraînement, les modèles RAG apprennent à équilibrer les informations de leur connaissance interne (pré-entraînement) avec les données externes récupérées. Ce processus améliore la capacité du modèle à générer des réponses précises et contextuellement pertinentes.

Après la récupération initiale, les systèmes RAG emploient souvent une réindexation pour affiner davantage la pertinence des informations récupérées. Cette étape permet de prioriser les données les plus précieuses pour le processus final de génération. La réindexation peut utiliser :

1. Des scores de pertinence
2. Des mesures de similarité sémantique
3. Des heuristiques spécifiques au contexte

Les mécanismes d'attention jouent un rôle crucial dans le RAG en décidant quelles parties des informations récupérées sont les plus importantes pour générer la réponse. Ces systèmes permettent au modèle de se concentrer sur des éléments spécifiques des données récupérées lors de la création de sa sortie.
L'attention dans le RAG aide le modèle à :

1. Peser l'importance des différents passages récupérés
2. Intégrer les connaissances externes à sa compréhension interne
3. Générer des réponses plus cohérentes et contextuellement appropriées

En combinant ces étapes, les systèmes RAG peuvent produire des résultats de meilleure qualité, à la fois factuellement corrects et contextuellement pertinents.

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

Le 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 leur savoir préalablement entraîné, ce qui leur permet de gérer plus efficacement une large gamme de requêtes utilisateurs.
Les chatbots alimentés par le RAG peuvent :

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

Cette technologie est particulièrement précieuse dans le service client, où les chatbots peuvent rapidement récupérer des détails spécifiques sur un produit ou des étapes de dépannage. Elle permet également des dialogues plus naturels et informatifs dans les assistants virtuels, les rendant ainsi plus utiles et engageants pour les utilisateurs.

Les grands fournisseurs d'IA tels qu'Anthropic, Google et OpenAI ont développé des modèles pour créer des chatbots RAG. Ces modèles permettent aux développeurs de créer des chatbots combinant les capacités de recherche avancée avec des modèles génératifs, facilitant ainsi la création d'applications capables de gérer des requêtes complexes et de fournir des réponses intelligentes sans nécessiter un entraînement personnalisé approfondi.

En combinant la puissance de l'IA générative avec la récupération d'informations, les moteurs de recherche peuvent fournir des résultats plus précis et contextuellement pertinents. Les avantages clés incluent :

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

Le RAG permet aux moteurs de recherche d'aller au-delà de la simple correspondance de mots-clés en interprétant la signification sémantique des requêtes. Cela conduit à 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 cherchent.

Le RAG peut être utilisé pour développer des outils internes capables de répondre à des questions, y compris des questions complexes normalement traitées par un humain. Les avantages du RAG dans les systèmes de réponse aux questions incluent :

1. Accès à des informations actualisées
2. Capacité à citer des sources
3. Gestion de questions complexes et multiparties

Les systèmes alimentés par le RAG répondent particulièrement bien dans des domaines tels que le diagnostic médical, le support, la recherche juridique et les plateformes éducatives. Ils peuvent rapidement récupérer des faits pertinents à partir 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 académique et l'intelligence économique.
Bien que de nombreux LLM, comme GPT-4, puissent résumer un texte, les outils sans capacités RAG ont des difficultés à contextualiser ce texte dans une base de connaissances plus large ou un domaine spécifique.
Imaginons un journaliste travaillant sur une histoire de dernière minute concernant une nouvelle avancée médicale dans le traitement du cancer.
Il doit rapidement résumer un article de recherche dense de 50 pages et le contextualiser dans le domaine plus large de l'oncologie. Voici comment un outil de résumé alimenté par RAG pourrait l'aider :

1. Le journaliste saisit l'article de recherche dans l'outil de résumé amélioré par RAG.
2. L'outil traite l'article et génère une ou plusieurs requêtes basées sur son contenu.
3. Grâce à la recherche vectorielle, le système interroge sa base de données pour trouver des informations pertinentes

• Journaux médicaux actualisés
• Articles de presse précédents
• Avis d'experts sur les traitements du cancer
• Contexte sur les jalons de la recherche sur le cancer
• Statistiques sur l'efficacité des traitements actuels du cancer

4. Le système RAG récupère et classe les informations externes les plus pertinentes.
5. L'outil génère ensuite un résumé, en intégrant à la fois le contenu original de l'article et les informations externes récupérées :

• Il crée un résumé de base des points clés de l'article
• Il intègre des informations de contexte sur les recherches passées sur le cancer
• Il explique la terminologie médicale complexe, la rendant accessible à un large public
• Il inclut des comparaisons avec les taux d'efficacité des traitements actuels
• Il incorpore les 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
• La compare aux traitements existants
• Fournit des avis d'experts sur son impact potentiel
• Situe la découverte dans le paysage plus large de la recherche sur le cancer

Ce résumé amélioré par RAG permet au journaliste de comprendre rapidement et de communiquer l'importance de la recherche, même sans une expertise approfondie en oncologie. Il permet de gagner du temps, d'améliorer l'exactitude et de fournir une base plus riche et plus informative pour les articles de presse.
En tirant parti à la fois du contenu de l'article original et des sources externes pertinentes, l'outil alimenté par RAG produit un résumé plus précieux et perspicace que ce que les techniques traditionnelles de résumé pourraient offrir.

La mise en œuvre des systèmes RAG peut entraîner des coûts informatiques et financiers importants, notamment lorsqu'il s'agit de la récupération et du traitement de données à grande échelle. Voici quelques autres obstacles potentiels lors de l'implémentation de la technologie RAG :

Même avec des mesures de sécurité RAG en place, les systèmes d'IA générative peuvent encore rencontrer des difficultés avec des requêtes ambiguës ou des informations contradictoires dans les données récupérées. Cela peut entraîner des hallucinations – des réponses qui semblent plausibles mais qui sont factuellement incorrectes ou nonsensiques.

Pour atténuer ce problème, il est crucial de mettre en place des mécanismes robustes de vérification des faits, d'utiliser plusieurs sources de données pour la vérification croisée et d'employer des scores de confiance pour le contenu généré.

Construire et maintenir la confiance des utilisateurs est essentiel pour l'adoption des systèmes RAG. Des réponses incohérentes ou incorrectes peuvent rapidement éroder la confiance dans le système. Les stratégies clés comprennent :

• Informer les utilisateurs des limites du système
• Fournir des citations ou des sources d'information
• Permettre aux utilisateurs de donner leur avis sur les réponses.

Les systèmes RAG accèdent souvent à de grandes bases de données, ce qui soulève des préoccupations concernant la sécurité des données et la confidentialité. Il est crucial de protéger les informations sensibles tout en maintenant la fonctionnalité du système, ce qui nécessite un équilibre délicat.
Les principales mesures de sécurité comprennent :

• Des contrôles d'accès stricts et le chiffrement des bases de données
• L'anonymisation des informations personnelles dans les données d'entraînement
• Des audits réguliers de sécurité et des tests de pénétration

Ces défis doivent être gérés soigneusement pour garantir que les systèmes RAG sont efficaces tout en protégeant les utilisateurs et leurs données.

La mise en œuvre de la RAG nécessite des bases techniques solides :

Les systèmes RAG exigent des ressources informatiques significatives. Des processeurs haute performance et une mémoire suffisante sont essentiels pour gérer simultanément de grands modèles linguistiques et les opérations de récupération de données. L'accélération par GPU s'avère souvent cruciale pour une inférence efficace des modèles.

Côté logiciel, des frameworks spécialisés facilitent l'implémentation de la RAG. Des choix populaires incluent Hugging, Face Transformers et LangChain.

Les API jouent un rôle clé dans les systèmes RAG en permettant une intégration fluide des différents composants. Elles offrent un accès aux modèles de langage pré-entraînés en open source, aux magasins de documents et aux 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 dans les vecteurs denses peuvent être intégrés via des API pour construire des systèmes RAG robustes.

La RAG représente une avancée importante dans la technologie de l'IA. Elle résout les principaux problèmes des grands modèles de langage traditionnels en utilisant la recherche vectorielle et l'IA générative. Cette approche permet de développer des applications alimentées par l'IA plus précises, contextuellement pertinentes et à jour dans divers secteurs.
Des plateformes comme InterSystems IRIS^® facilitent la mise en œuvre de la 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 gérer à la fois des données structurées et non structurées dans un système unifié, InterSystems IRIS simplifie l'architecture nécessaire pour la RAG tout en fournissant des outils robustes pour l'orchestration et l'audit de l'IA.
À mesure que l'IA évolue, la RAG continuera d'être une technologie fondamentale pour créer des systèmes plus fiables, efficaces et intelligents. Nous sommes à l'aube d'une innovation incroyable dans des domaines allant des chatbots avancés et moteurs de recherche sémantiques aux outils d'analyse de données complexes.
En utilisant la RAG et des plateformes comme InterSystems IRIS, les organisations peuvent développer des solutions d'IA qui sont non seulement plus puissantes et précises, mais aussi plus fiables et adaptables aux besoins réels.

Questions fréquemment posées sur le RAG

La génération augmentée par récupération (RAG) améliore les modèles de langage IA en incorporant des sources de connaissances externes. Cette approche innovante améliore la précision, réduit les hallucinations et élargit les capacités du modèle à travers diverses applications.