Guide d'utilisation de RAG avec la solution Chatbot d'Eden AI

Vous êtes-vous déjà demandé comment améliorer les grands modèles de langage (LLM) avec vos propres données ? Entrez dans la génération augmentée par extraction (RAG) ! Cet article explore les avantages, les mécanismes, les cas d'utilisation et la mise en œuvre de RAG dans Eden AI (solution AI Chatbot). Allons y plonger !

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Qu'est-ce que RAG ?

Les grands modèles linguistiques (LLM) ont changé la façon dont nous interagissons avec la technologie aujourd'hui grâce à leurs incroyables capacités à générer du texte de haute qualité semblable à celui d'un humain, à traduire des langues, à créer diverses formes de contenu créatif et à répondre à vos questions de manière informative.

Malgré cela, les LLM sont confrontés à certaines limites, notamment en ce qui concerne la cohérence de la production de réponses précises et pertinentes, car ils ne disposent pas d'une source claire pour les données générées.

En réponse à cela, les chercheurs ont introduit une nouvelle approche connue sous le nom de Retrieval-Augmented Generation (RAG), qui combine les forces de la récupération et des modèles génératifs pour améliorer la précision des LLM.

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Comment fonctionne la génération augmentée de récupération

Le RAG est une méthode qui améliore la qualité et la pertinence des réponses générées par LLM en leur permettant d'accéder à des ressources de données supplémentaires sans avoir besoin de suivre une nouvelle formation.

Les modèles de récupération permettent d'extraire des informations pertinentes à partir de vastes ensembles de données, tandis que les modèles génératifs sont efficaces pour générer du texte créatif. RAG utilise donc des modèles de récupération pour trouver des documents ou des points de données pertinents et les ajoute à l'invite du LLM pour produire des réponses plus précises.

RAG fonctionne en collectant et en ajoutant des documents ou des points de données pertinents à l'invite d'un LLM afin de générer une réponse plus précise. Voici une description étape par étape du processus :

1. La fenêtre contextuelle d'un modèle de langage large (LLM) représente son champ de perception actuel. Agissant comme une carte rapide, RAG souligne les points cruciaux à examiner par le LLM. En intégrant des détails pertinents, RAG augmente la capacité du LLM à produire des réponses précises et informées.
2. Pour trouver des informations pertinentes, la génération augmentée par extraction utilise la recherche sémantique. La requête ou l'invite de l'utilisateur est convertie en intégrations et envoyée à une base de données vectorielles.
3. La base de données vectorielles recherche ensuite le voisin le plus proche de l'intention de l'utilisateur et renvoie les résultats pertinents. Ces résultats sont transmis au LLM via sa fenêtre contextuelle pour générer une réponse.

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Les nombreux avantages de l'utilisation de RAG

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Vérification des sources et renforcement de la confiance

L'un des principaux avantages de l'utilisation de la génération augmentée par extraction (RAG) est qu'elle peut aider les LLM à fournir des sources aux utilisateurs, en leur permettant de vérifier les réponses comme on vérifierait les sources dans un document de recherche avec des notes de bas de page, ce qui contribuera à renforcer la confiance dans la réponse du modèle.

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Résolution des hallucinations et réduction des erreurs

L'utilisation de RAG peut également aider à lever l'ambiguïté de la requête d'un utilisateur et à réduire les risques que le modèle fasse des suppositions erronées ou hallucine. Ce faisant, elle réduit les chances que le modèle produise des informations incorrectes ou fabriquées de toutes pièces.

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Évolutivité améliorée

De plus, la mise en œuvre de RAG peut également améliorer l'évolutivité d'un système, le rendant plus apte à gérer de grands ensembles de données et des demandes complexes.

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En utilisant RAG en tant que flux de travail

La méthode RAG peut être résumée en un flux de travail simple comprenant les étapes suivantes :

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1. Sélectionnez le fournisseur d'intégration de texte :

Choisissez un fournisseur d'intégration de texte approprié, tel que Google, Cohere ou OpenAI Ada pour convertir le texte en représentations vectorielles.

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2. Connectez-vous à la base de données vectorielle :

Établissez une connexion à une base de données vectorielle, telle qu'Elasticsearch, Faiss, Qdrant ou une sous-base, dans laquelle les données textuelles intégrées seront stockées et recherchées.

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3. Intégrer les données existantes :

Convertissez toutes les données existantes de votre base de connaissances, y compris les PDF, les documents HTML et les fichiers audio, en représentations textuelles à l'aide du fournisseur d'intégration choisi. Appliquez des étapes de prétraitement si nécessaire pour gérer différents formats de données et garantir la cohérence.

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4. Appliquez la recherche et la récupération sémantiques à la requête de l'utilisateur :

• Recevoir la requête de l'utilisateur : recevez la requête de l'utilisateur en langage naturel.
• Intégrer la requête utilisateur : transformez la requête utilisateur en une représentation vectorielle à l'aide du fournisseur d'intégration sélectionné.
• Effectuer une recherche sémantique : effectuez une recherche sémantique dans la base de données vectorielle, en comparant la requête utilisateur intégrée aux représentations textuelles stockées.
• Identifier les K voisins les plus proches : Identifiez les K voisins les plus proches (segments) de la requête intégrée dans la base de données vectorielle. Ces segments représentent les segments de texte les plus pertinents de la base de connaissances qui correspondent sémantiquement à la requête de l'utilisateur.

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5. Génération de réponses avec LLM

• Sélectionnez un modèle linguistique : choisissez un grand modèle de langage (LLM) approprié, tel que OpenAI GPT, Google Palm2, Anthropic Claude ou Cohere pour générer des réponses complètes et informatives.
• Préparer le contexte : créez un document contextuel qui combine la requête de l'utilisateur et les K voisins les plus proches identifiés lors de la recherche sémantique. Ce contexte fournit au LLM les informations pertinentes pour formuler une réponse complète.
• Ajouter le contexte au LLM : transmettez le document de contexte au LLM sélectionné, lui permettant d'accéder aux représentations intégrées de la requête de l'utilisateur et aux segments de texte pertinents depuis la base de connaissances.
• Générer une réponse : Le LLM analyse le contexte et génère une réponse en langage naturel qui répond à la requête de l'utilisateur, en incorporant les informations des K voisins les plus proches.
• Affiner et renvoyer la réponse : la réponse générée peut subir des étapes d'affinement, telles que la simplification du texte, la paraphrase et la garantie de cohérence avec la base de connaissances. Enfin, la réponse affinée est renvoyée à l'utilisateur.

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Ce flux de travail utilise efficacement les intégrations de texte, la recherche sémantique et un puissant LLM pour fournir des réponses complètes et pertinentes aux requêtes des utilisateurs, en tirant parti de la base de connaissances et de la requête de l'utilisateur d'une manière sémantiquement significative.

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Utilisez le flux de travail RAG dans la solution AI Chatbot d'Eden AI

Ce flux de travail peut être facilement mis en œuvre à l'aide de La solution de chatbot IA d'Eden AI —une plateforme conviviale qui rationalise l'ensemble du processus.

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1. Intégrations de données multiples :

La solution AI Chatbot d'Eden AI simplifie les premières étapes du flux de travail RAG en offrant une interface intuitive pour télécharger et gérer vos données. Qu'il s'agisse de PDF, de documents HTML ou de fichiers audio, ce modèle gère le prétraitement des données pour vous, garantissant une transition fluide des informations brutes aux représentations textuelles.

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2. Recherche sémantique sans effort :

La connexion à une base de données vectorielle devient un jeu d'enfant grâce à la solution AI Chatbot d'Eden AI. La plateforme s'intègre parfaitement aux bases de données populaires telles que Qdrant et supabase, ce qui vous permet d'établir une connexion robuste pour stocker et récupérer les données textuelles intégrées.

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3. Extraction intelligente des informations :

Grâce à l'interface conviviale de la solution IA Chatbot d'Eden AI, il suffit de quelques clics pour effectuer une recherche sémantique et récupérer des informations. La plateforme se charge de transformer les requêtes des utilisateurs en représentations vectorielles et identifie efficacement les K voisins les plus proches au sein de la base de données vectorielles, en vous présentant les segments de texte les plus pertinents alignés sur la requête de l'utilisateur.

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4. Sélection variée de LLM :

La solution AI Chatbot d'Eden AI permet aux utilisateurs de choisir parmi une gamme de LLM puissants, notamment OpenAI GPT, Google Palm2, Anthropic Claude et Cohere. Cette flexibilité vous permet d'adapter vos réponses en fonction des exigences spécifiques de votre candidature.

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5. Génération de réponses rationalisée :

La création d'un document contextuel et sa transmission au LLM sélectionné sont simplifiées grâce à la solution intuitive AI Chatbot d'Eden AI. La plateforme vous permet de générer facilement des réponses en langage naturel en analysant le contexte, en incorporant les informations issues de la recherche sémantique et en fournissant des réponses complètes aux requêtes des utilisateurs.

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6. Expérience centrée sur l'utilisateur :

La solution AI Chatbot d'Eden AI donne la priorité à une expérience centrée sur l'utilisateur, rendant la mise en œuvre du flux de travail RAG accessible aux débutants comme aux professionnels chevronnés. La conception conviviale et les fonctionnalités puissantes de la plateforme se combinent pour créer un processus fluide et efficace, du téléchargement des données à la génération de réponses. Elle est également disponible sous forme d'API.

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Voici un guide détaillé sur la création de votre assistant IA personnalisé en utilisant la solution AI Chatbot d'Eden AI. Vous pouvez également regarder la vidéo explicative ci-dessous :

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Ajoutez votre chatbot à votre site Web

Votre chatbot peut être intégré à un site Web ou à une application pour permettre aux utilisateurs de poser des questions et de recevoir des réponses en fonction des données sur lesquelles le chatbot a été formé. Le référentiel sur GitHub contient le code source permettant d'utiliser et d'afficher le chatbot IA d'Eden AI sur un site Web, avec des branches pour le code source non encadré et le code intégré.

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Conclusion

Le RAG, une technique innovante visant à améliorer la précision et la cohérence du LLM, devient un outil indispensable dans le domaine du traitement du langage naturel. Son intégration dans le chatbot IA d'Eden AI avec RAG simplifie le processus, permettant aux utilisateurs de tirer parti de la puissance de l'intégration de texte, de la recherche sémantique et des LLM sans les complexités de la mise en œuvre manuelle.