Qu'est-ce que la Génération Augmentée de Récupération (GAR) ?
Retrieval Augmented Generation (RAG) est une technique de pointe en intelligence artificielle qui améliore les capacités des grands modèles de langage (LLM) en intégrant des systèmes de recherche d'informations. La RAG associe l'IA générative à des mécanismes de recherche d'informations afin de produire des réponses plus précises et contextuellement pertinentes en accédant à des bases de connaissances externes au cours du processus de génération.
Comment fonctionne la Génération Augmentée par Récupération ?
Les systèmes RAG fonctionnent en récupérant d'abord des informations pertinentes à partir de sources de connaissances externes, telles que des bases de données vectorielles, à l'aide d'algorithmes sophistiqués de recherche d'informations. Ces données récupérées sont ensuite utilisées pour augmenter les invites d'entrée fournies aux modèles génératifs tels que le GPT-4o d'OpenAI, le Sonnet de Claude 3.5 ou d'autres LLM. Le résultat final est une synthèse des capacités du modèle génératif et des connaissances externes récupérées, ce qui permet d'obtenir un texte très précis et contextuellement enrichi.
Pourquoi utiliser RAG pour les modèles linguistiques de grande taille ?
Intégration de RAG avec des LLM comme ChatGPT et Claude améliore leur capacité à répondre à des requêtes complexes et à générer des réponses informatives. En exploitant les données externes et les encastrements, les systèmes RAG peuvent fournir des informations actualisées et spécifiques à un domaine qui vont au-delà des données d'apprentissage statiques des modèles traditionnels.
Quels sont les cas d'utilisation de RAG ?
- Chatbots : Améliorez l'assistance à la clientèle grâce à des réponses plus précises et adaptées au contexte.
- Réponse aux questions : Fournir des réponses précises aux questions des utilisateurs en récupérant les documents et les données pertinents.
- Recherche sémantique : Améliorez les capacités des moteurs de recherche grâce à une compréhension sémantique avancée.
- Applications industrielles : Utilisation dans le domaine de la santé pour la recherche d'informations médicales, dans le domaine de la finance pour l'analyse des marchés et dans le domaine du commerce électronique pour les recommandations personnalisées.
Quels sont les détails techniques des systèmes RAG ?
Les systèmes RAG se composent de plusieurs éléments :
- Système de récupération : Utilise des algorithmes pour extraire les données pertinentes des bases de connaissances ou des bases de données vectorielles.
- Modèle d'intégration : Transforme le texte en vecteurs numériques qui capturent le sens sémantique.
- Modèle de langage étendu : Génère un texte semblable à celui d'un humain en utilisant les informations augmentées.
- Intégration API : Facilite la communication entre les différents composants et les applications externes.
Outils et cadres populaires pour le RAG
- LangChain : Un cadre open-source pour la construction de systèmes RAG, prenant en charge l'intégration avec divers LLM et sources de données.
- OpenAI : fournit des API et des outils pour mettre en œuvre RAG avec leurs puissants modèles génératifs.
- GenAI : l'outil de SnapLogic pour créer des applications et des automatismes alimentés par RAG sans codage.
Avantages et défis du RAG
- Avantages :
- Amélioration de la précision et de la pertinence du contenu généré.
- La recherche d'informations en temps réel garantit des réponses actualisées.
- Évolutivité pour le traitement de grands ensembles de données et d'applications diverses.
- Défis :
- Gestion de la latence pour garantir des performances en temps réel.
- Traiter efficacement les données non structurées.
- Garantir la pertinence et la qualité des informations recherchées.
Comment SnapLogic assure-t-il la sécurité dans les implémentations RAG ?
SnapLogic est bien équipé pour gérer des déploiements de systèmes RAG de niveau entreprise, en veillant à ce que les exigences en matière de sécurité, de gouvernance et de conformité soient respectées. Le GenAI App Builder offre des fonctions de sécurité robustes pour protéger les données sensibles et maintenir l'intégrité des applications d'IA :
- Cryptage des données : Toutes les données, y compris les enregistrements et les documents récupérés, sont cryptées à la fois en transit et au repos afin de les protéger contre tout accès non autorisé.
- Contrôle d'accès : Des contrôles d'accès granulaires et des mécanismes d'authentification des utilisateurs garantissent que seul le personnel autorisé peut accéder au système RAG et le gérer.
- Conformité : SnapLogic adhère aux réglementations de conformité standard du secteur, telles que GDPR, HIPAA et SOC 2, ce qui assure la tranquillité d'esprit des entreprises qui traitent des informations sensibles.
- Pistes d'audit : Des capacités complètes de journalisation et de surveillance permettent des pistes d'audit détaillées, aidant les organisations à suivre et à examiner toutes les interactions avec le système RAG.
Comment SnapLogic utilise-t-il Retrieval Augmented Generation ?
GenAI App Builder de SnapLogic permet aux utilisateurs de créer des applications et des automatismes génératifs alimentés par l'IA sans codage. Il permet de stocker des connaissances spécifiques à l'entreprise dans des bases de données vectorielles, facilitant ainsi des solutions d'IA puissantes par le biais de la génération augmentée par récupération (RAG).
Quelles sont les caractéristiques de SnapLogic GenAI App Builder ?
- Vector Database Snap Pack : Comprend des outils pour lire et écrire dans des bases de données vectorielles telles que Pinecone et OpenSearchun Snap Chunker pour découper le texte en petits morceaux, et un Snap Embedding pour transformer le texte en vecteurs.
- Pack LLM Snap : Contient les modules OpenAI et Claude LLM pour interagir avec de grands modèles de langage, ainsi qu'un module de génération d'invites pour créer des invites LLM améliorées à l'aide de données provenant de bases de données vectorielles.
- Modèles de pipeline préconstruits : Comprend des modèles pour l'indexation et l'extraction de données à partir de bases de données vectorielles et la création de requêtes LLM enrichies de données pertinentes.
- Traitement intelligent des documents (IDP) : Automatise l'extraction de données à partir de sources non structurées telles que les factures et les CV à l'aide de LLM.
- Frontend Starter Kit : Fournit des outils permettant de mettre en place rapidement des interfaces utilisateur de chatbot pour diverses applications.
Quels sont les avantages de l'utilisation du GenAI App Builder de SnapLogic ?
- Développement sans code : Permet aux utilisateurs professionnels de créer des les workflows et des automatismes personnalisés sans avoir besoin de compétences en programmation.
- Productivité accrue : Automatise les processus fastidieux centrés sur les documents, libérant ainsi les équipes pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
- Solutions basées sur l'IA : Permet aux travailleurs du savoir d'exploiter l'IA pour résumer des rapports, extraire des informations de données non structurées, etc.
Comment optimiser les systèmes RAG ?
- Ajustement et réentraînement : Ajustez et entraînez régulièrement vos modèles à l'aide de données spécifiques au domaine afin d'améliorer la précision et la pertinence.
- Ingénierie de l'invite : Utiliser les techniques d'ingénierie des messages pour améliorer la qualité et le contexte des réponses générées.
- Ingestion de données : Intégrez efficacement de nouvelles données dans votre système afin de maintenir votre base de connaissances à jour et pertinente.
- Infrastructure évolutive : Assurez-vous que votre infrastructure peut gérer le cycle de vie complet des déploiements RAG, de l'ingestion des données au traitement des requêtes en temps réel.
- Contrôle et mesures : Mettez en place un contrôle et des mesures solides pour suivre les performances de votre système RAG et identifier les domaines à optimiser.
Tendances futures et progrès dans le domaine des RAG
- Recherche continue en matière d'IA : Les progrès constants de la recherche en matière d'IA favorisent le développement de modèles RAG plus sophistiqués.
- Modèles de fondation : Intégration avec des modèles de fondation avancés pour améliorer les capacités des systèmes RAG.
- Applications de l'IA : Développer l'utilisation de RAG dans diverses industries pour des applications d'IA plus spécialisées, y compris l'apprentissage en profondeur et les tâches de NLP.
- Innovations en matière d'algorithmes : Les perfectionnements apportés aux algorithmes et aux encastrements améliorent les performances et la précision des systèmes RAG.
La génération augmentée par la recherche (RAG) représente une avancée significative dans le domaine de l'IA, en combinant les forces de la recherche d'informations et des modèles génératifs. En exploitant des sources de connaissances externes, les systèmes RAG fournissent des réponses très précises et enrichies par le contexte, ce qui les rend inestimables pour un large éventail d'applications. La compréhension et la mise en œuvre de la RAG peuvent améliorer considérablement les capacités des solutions basées sur l'IA, en veillant à ce qu'elles répondent aux exigences complexes du traitement des données et de la recherche d'informations modernes.
