Retrieval-Augmented Generation : qu’est-ce que la génération augmentée de récupération ?

Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une technologie qui améliore les modèles linguistiques génératifs en extrayant des informations pertinentes à partir de sources de données internes et externes pour fournir des réponses plus précises et pertinentes. Dans cet article, nous vous présentons le concept de RAG et expliquons comment l’utiliser efficacement au sein d’une entreprise.

Qu’est-ce que le Retrieval-Augmented Generation (RAG) ?

La génération augmentée de récupération (Retrieval-Augmented Generation en anglais) est une technologie permettant d’optimiser la sortie d’un grand modèle linguistique (LLM). En termes simples, le RAG fonctionne comme suit : lorsque l’utilisateur fait une demande, le système commence par rechercher une grande quantité de données externes pour trouver des informations pertinentes. Il peut s’agir d’une base de données interne, d’Internet ou d’une autre source d’information. Une fois qu’il a trouvé les données recherchées, le système utilise des algorithmes avancés pour générer une réponse compréhensible et précise à partir de ces données.

Les grands modèles linguistiques (LLM pour Large Language Model) sont essentiels pour le développement d’intelligences artificielles (IA), en particulier pour les chatbots intelligents qui utilisent des applications de traitement du langage naturel (également appelé Natural Language Processing. Leur objectif principal est de créer des bots capables de répondre avec précision aux questions des utilisateurs dans divers contextes, en accédant à des sources de connaissances fiables.

Cependant, malgré leurs performances élevées, les LLM présentent certains défis. Ils peuvent parfois fournir des réponses erronées lorsqu’ils ne disposent pas des informations appropriées. De plus, comme ils apprennent à partir de vastes quantités de texte issues d’Internet et d’autres sources, ils peuvent intégrer des préjugés et des stéréotypes présents dans ces données. Les données sur lesquelles ils sont formés étant fixes dans le temps, leurs connaissances ne sont pas mises à jour automatiquement, ce qui peut entraîner la diffusion d’informations obsolètes.

La combinaison RAG et LLM permet de surmonter ces limitations : le Retrieval-Augmented Generation complète les capacités des LLM en trouvant et en traitant des informations actuelles et pertinentes, offrant ainsi des réponses plus fiables.

Comment fonctionne le RAG ?

Afin de fournir des réponses précises et utiles, la génération augmentée de récupération fonctionne en plusieurs étapes. Voici une explication étape par étape du fonctionnement de l’approche RAG :

Préparation de la base de connaissances

La première étape consiste à fournir une vaste collection de textes, ensembles de données, documents ou autres sources d’information. En plus de l’ensemble de données utilisé pour former le LLM, cette collection sert de base de connaissances à laquelle le modèle RAG peut accéder pour extraire des informations pertinentes. Les sources de données peuvent inclure des bases de données, des dépôts de documents ou d’autres sources externes.

Intégration dans des bases de données vectorielles

Un aspect important du RAG est l’utilisation d’intégrations (embeddings). Les embeddings sont des représentations numériques d’informations qui permettent aux modèles de langage automatique de trouver des objets similaires. Par exemple, un modèle utilisant des embeddings peut trouver une photo ou un document similaire en se basant sur leur signification sémantique. Ces représentations sont généralement stockées dans des bases de données vectorielles, qui peuvent être consultées et traitées efficacement et rapidement par un modèle d’IA. Pour s’assurer que les informations restent à jour, il est important de mettre régulièrement à jour les documents et d’adapter les représentations vectorielles en conséquence.

Recherche d’informations pertinentes (Retrieve)

Lorsque l’utilisateur formule une demande, celle-ci est d’abord convertie en une représentation vectorielle et comparée aux bases de données vectorielles existantes. La base de données vectorielle identifie alors les vecteurs les plus similaires à la demande.

Extension de l’invite de commande (Augment)

Les informations récupérées sont ensuite intégrées dans le contexte de la demande initiale à l’aide de techniques d’ingénierie des invites pour créer une invite augmentée. Celle-ci combine la question initiale et les données pertinentes, permettant ainsi au LLM de générer une réponse plus précise et plus informative.

Génération de réponse (Generate)

Après que le modèle RAG a trouvé les informations pertinentes, il passe à la génération de la réponse. Le modèle utilise les informations trouvées pour créer une réponse en langage naturel. Pour cela, il recourt à des techniques de traitement du langage naturel, telles que GPT-3, afin de « traduire » les données dans un langage compréhensible pour nous.

Retrieval-Augmented-Generation : quels sont les avantages ?

La mise en œuvre de la génération augmentée de récupération offre de nombreux avantages à votre entreprise, notamment pour les points suivants.

Augmentation de l’efficacité

Le temps, c’est de l’argent, d’autant plus pour les entreprises qui disposent de ressources limitées. Le RAG est plus efficace que les grands modèles génératifs, car il ne sélectionne que les données les plus pertinentes dans la première phase, réduisant ainsi la quantité d’informations à traiter dans la phase de génération.

Réduction des coûts

La mise en œuvre du RAG peut entraîner des économies de coûts considérables. L’automatisation des tâches de routine et la réduction des recherches manuelles permettent de réduire les coûts de personnel tout en améliorant la qualité des résultats. Les coûts de mise en œuvre de cette technologie sont de plus inférieurs à ceux d’une formation fréquente des LLM à distance.

Mise à disposition d’informations à jour

Le RAG permet de toujours fournir les informations les plus récentes en connectant le LLM aux flux en direct des réseaux sociaux, des sites d’information et d’autres sources régulièrement mises à jour. Cela permet de s’assurer que vous recevez toujours les informations les plus récentes et les plus pertinentes.

Réaction rapide aux changements du marché

Les entreprises qui réagissent plus rapidement et plus précisément aux changements du marché et aux besoins des clients ont de meilleures chances de s’imposer face à la concurrence. En accédant rapidement à des informations pertinentes et en offrant un service client proactif, les entreprises peuvent ainsi se démarquer.

Possibilités de développement et de test

En surveillant et en ajustant les sources d’information du modèle de langage, vous pouvez facilement adapter le système aux besoins changeants ou pour différentes utilisations au sein de l’entreprise. Il est également possible de limiter l’accès aux informations confidentielles à différents niveaux d’autorisation et de s’assurer que le LLM génère des réponses appropriées. En cas de réponses erronées, il est possible d’utiliser le RAG pour corriger les erreurs de manière ciblée et effectuer des corrections lorsque le LLM renvoie à des sources d’information inexactes.

Quels sont les domaines d’application de la génération augmentée de récupération ?

Le système Retrieval-Augmented-Generation peut être utilisé dans de nombreux domaines d’activité pour optimiser les processus :

• Amélioration du service client : dans le service à la clientèle, il est essentiel de répondre rapidement et précisément aux demandes des clients. Le RAG peut aider dans ce domaine en récupérant des informations pertinentes dans une vaste base de connaissances et en permettant des réponses immédiates aux demandes des clients dans des chats en ligne, sans engendrer de longs temps d’attente. Cela allège la charge de travail de l’équipe d’assistance et augmente la satisfaction des clients.
• Gestion des connaissances : le RAG soutient une gestion des connaissances efficace en permettant aux collaborateurs d’accéder rapidement aux informations pertinentes, et ce sans avoir à chercher dans de nombreux dossiers.
• Formation des nouveaux collaborateurs : les nouveaux collaborateurs peuvent se familiariser plus rapidement avec le système, car ils ont plus facilement accès à toutes les informations nécessaires. Qu’il s’agisse de manuels techniques, de documents de formation ou de directives internes, la technologie Retrieval-Augmented-Generation facilite la recherche et l’utilisation des informations dont ils ont besoin.
• Création de contenu : le RAG peut aider les entreprises à créer des articles de blog, des descriptions de produits ou d’autres contenus en combinant sa capacité de génération de texte avec la récupération d’informations auprès de sources internes et externes fiables.
• Études de marché : le RAG peut être utilisé dans le cadre d’études de marché afin d’obtenir rapidement et précisément des données et des tendances pertinentes sur le marché. Cela facilite l’analyse et la compréhension des mouvements du marché et du comportement des clients.
• Production : dans la production, le RAG peut être utilisé pour prévoir la consommation et pour automatiser la planification du personnel sur la base des expériences passées. Cela permet d’utiliser les ressources plus efficacement et d’optimiser la planification de la production.
• Vente de produits : la technologique RAG peut augmenter la productivité de la vente en aidant les commerciaux à obtenir rapidement des informations pertinentes sur les produits et à faire des recommandations ciblées aux clients. Cela améliore l’efficacité de la distribution et peut conduire à une plus grande satisfaction des clients, ainsi qu’à une augmentation des ventes.

Conseils pour la mise en œuvre de la génération augmentée de récupération

Maintenant que vous avez pris connaissance des nombreux avantages et domaines d’application du Retrieval-Augmented Generation (RAG), une question se pose : comment mettre en œuvre cette technologie au sein de votre entreprise ? La première étape consiste à analyser les besoins spécifiques de cette dernière. Réfléchissez aux domaines dans lesquels le RAG pourrait être le plus utile ; il pourrait s’agir du service à la clientèle, de la gestion des connaissances ou du marketing. Définissez des objectifs clairs que vous souhaitez atteindre avec la mise en œuvre de cette technologie, par exemple la réduction des temps de réponse du service client.

Il existe différents fournisseurs et plateformes proposant des technologies de génération augmentée de récupération. Effectuez des recherches approfondies et choisissez la solution qui correspond le mieux aux besoins de votre entreprise. Tenez compte de facteurs tels que la facilité d’utilisation, la capacité d’intégration avec les systèmes existants, l’évolutivité et, bien sûr, le coût.

Après avoir choisi une solution RAG appropriée, vous devez l’intégrer dans vos systèmes et processus de travail existants. Elle doit notamment être connectée à vos bases de données, à vos systèmes CRM ou à d’autres solutions logicielles. Une intégration sans faille est essentielle pour tirer le meilleur parti de la technologie RAG et ne pas perturber les opérations. Proposez une formation et une assistance pour que la transition se fasse le plus en douceur possible. Une équipe bien formée peut mieux profiter des avantages de RAG et résoudre plus rapidement les éventuels problèmes.

Après la mise en œuvre, il est important de surveiller en permanence les performances de la solution RAG. Analysez régulièrement les résultats et cherchez des possibilités d’optimisation. Veillez à ce que toutes les données traitées par la technologie Retrieval-Augmented-Generation soient sécurisées et traitées conformément à la législation en vigueur en matière de protection des données. Cela ne protège pas seulement votre clientèle et votre entreprise, mais renforce également la confiance dans votre transformation numérique.