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

La génération augmentée de récupération (RAG) est un cadre d'IA qui combine deux techniques : tout d'abord, il récupère des informations pertinentes à partir de sources externes, telles que des bases de données, des documents ou le Web. Une fois ces informations recueillies, elles sont utilisées pour éclairer et améliorer la génération de réponses. Cette approche capitalise sur les points forts des techniques de récupération et de génération, garantissant que les réponses sont précises, pertinentes et contextuellement enrichies par les informations les plus récentes et les plus spécifiques disponibles. Cette double capacité permet aux systèmes RAG de produire des résultats plus informés et nuancés que les modèles purement génératifs.

Le RAG trouve ses racines dans les premiers systèmes de recherche d’informations de base. À mesure que les technologies d’IA générative progressaient rapidement et que des modèles de langage génératifs tels que GPT-2 et BERT émergeaient, le besoin de réponses plus précises et plus pertinentes s’est accru.   En 2020, l’architecture RAG a été introduite, marquant une avancée significative. En utilisant l’apprentissage automatique pour combiner les modules de récupération et de génération (en intégrant la base de connaissances interne du LLM avec des sources de connaissances externes), les RAG ont pu produire un texte plus précis, à jour, cohérent et contextuellement précis.   Avec l’apprentissage profond à leur cœur, les modèles RAG peuvent être formés de bout en bout, permettant des sorties qui optimisent les réponses, améliorant la qualité du contenu généré à mesure que le modèle apprend à récupérer les informations les plus fiables et contextuellement utiles.

Le RAG joue un rôle crucial dans l’amélioration des capacités de l’IA, reflétant une tendance vers des systèmes plus intelligents et plus sensibles au contexte, capables de combiner efficacement de grandes quantités d’informations avec des capacités de génération sophistiquées. Voici les principales raisons pour lesquelles RAG est fondamental pour l’IA :

 

• Précision améliorée : En intégrant des sources de connaissances externes, RAG améliore considérablement la précision et la pertinence des réponses générées par les LLM.

• Pertinence contextuelle : RAG permet aux systèmes d’IA de générer des réponses plus adaptées au contexte en récupérant des informations spécifiques liées à la demande.
  
  
• Rentabilité : La mise en œuvre de RAG est plus efficace que le recyclage continu des LLM avec de nouvelles données. 
  
  
• Transparence : En fournissant des sources pour les informations utilisées dans les réponses, RAG renforce la crédibilité et la confiance.
   
• Versatilité : Le RAG peut être appliqué dans divers secteurs, tels que la santé, l’éducation et la finance, et à des fins telles que le service client, la recherche et la création de contenu.
  
  
• Expérience améliorée : En fournissant des réponses plus précises et pertinentes, la technologie RAG conduit à des interactions plus satisfaisantes et plus productives pour les utilisateurs.

 

L'architecture des systèmes RAG est une combinaison de deux modules principaux et d'un mécanisme de fusion qui fonctionnent ensemble pour produire des résultats précis et contextuellement pertinents. Les modules RAG peuvent être formés de bout en bout, permettant à l'algorithme d'optimiser conjointement la récupération et la génération, ce qui donne un résultat plus éclairé et plus fiable.

Voici comment fonctionne l’architecture RAG :

Le module de récupération recherche dans un grand ensemble de données les informations les plus pertinentes en fonction de la requête.

Après la récupération, le module générateur utilise les informations récupérées comme contexte supplémentaire pour générer une réponse cohérente et pertinente. En règle générale, les modules générateurs sont un modèle de langage pré-entraîné tel qu'un transformateur pré-entraîné génératif (GPT) ou des transformateurs bidirectionnels et autorégressifs (BART) qui a été affiné pour générer du texte en fonction de l'entrée et des informations récupérées.

Le mécanisme de fusion garantit que les informations récupérées sont efficacement combinées dans le processus génératif. Cette interaction entre les modules permet aux systèmes RAG de produire un contenu plus informé et plus fiable en fondant la génération sur les connaissances récupérées. 

La génération augmentée par la récupération est appelée à jouer un rôle crucial dans l’avenir des LLM en améliorant l’intégration des processus de récupération et de génération. Les avancées attendues dans ce domaine conduiront à une fusion plus transparente et plus sophistiquée de ces composants, permettant aux LLM de fournir des résultats très précis et contextuellement pertinents dans un plus large éventail d’applications et d’industries.

À mesure que RAG continue d’évoluer, nous pouvons anticiper son adoption dans de nouveaux domaines tels que l’éducation personnalisée, où il peut adapter les expériences d’apprentissage en fonction des besoins individuels, et des outils de recherche avancés, offrant une recherche d’informations précise et complète pour des enquêtes complexes.

La résolution des limitations actuelles, telles que l’amélioration de la précision de la récupération et la réduction des biais, sera essentielle pour maximiser le potentiel des systèmes RAG. Les futures itérations de RAG sont susceptibles de comporter des systèmes plus interactifs et plus sensibles au contexte, améliorant l'expérience utilisateur en s'adaptant dynamiquement aux entrées de l'utilisateur.

De plus, le développement de modèles RAG multimodaux, qui utilisent la vision par ordinateur pour intégrer du texte, des images et d’autres types de données, va élargir et ouvrir encore plus de possibilités, rendant les LLM plus polyvalents et puissants que jamais.