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

Qu'il s'agisse du support client, des services juridiques, de la santé ou de divers autres domaines, la génération augmentée de récupération (RAG) fait ses preuves en tant qu'outil puissant pour aborder des tâches gourmandes en connaissances avec finesse et précision. Dans cette définition, nous examinerons le fonctionnement interne de RAG et ses applications remarquables dans divers secteurs.

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

Le terme « Retrieval Augmented Generation (RAG) » fait référence à une technique utilisée pour améliorer les performances des modèles de langage à usage général.

Bien que des tâches telles que analyse des sentiments et reconnaissance d'entités nommées peuvent être effectuées sans effort grâce à des modèles linguistiques affinés sans nécessiter de connaissances de base supplémentaires, les tâches plus complexes et gourmandes en informations peuvent être mieux gérées grâce à une approche distincte.

Pour accomplir ces tâches, les chercheurs de Meta AI ont présenté RAG. Cette méthode combine un composant de recherche d'informations avec un modèle de génération de texte, permettant un accès efficace à des sources de connaissances externes.

Ce faisant, RAG peut atteindre une précision factuelle accrue, améliorer la fiabilité des réponses produites et atténuer le problème des « hallucinations » dans le contenu généré.

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Comment fonctionne la génération augmentée par extraction (RAG) ?

RAG prend les données et extrait un ensemble de documents pertinents à partir d'une source telle que Wikipedia. Ces documents sont ensuite fusionnés avec l'invite initiale pour générer le contexte, qui est ensuite saisi dans le générateur de texte pour produire le résultat final.

Cette flexibilité est précieuse, en particulier lorsqu'il s'agit de tâches où les informations peuvent changer au fil du temps, divergeant ainsi des modèles linguistiques traditionnels qui maintiennent des connaissances fixes. Il facilite l'accès des modèles linguistiques aux informations les plus récentes sans nécessiter de formation supplémentaire, ce qui le rend approprié pour générer des résultats fiables par le biais de la récupération.

Lewis et al. ont suggéré une approche en 2021 qui utilise un modèle seq2seq pré-entraîné comme mémoire paramétrique et un indice vectoriel dense de Wikipedia en tant que mémoire non paramétrique, récupéré à l'aide d'un retriever neuronal pré-entraîné.

Il a affiché des performances impressionnantes sur divers critères de référence tels que Natural Questions, WebQuestions, CuratedTrec, MS-MARCO, Jeopardy questions et FEVER Fact Verification. Ses réponses sont constamment plus factuelles, spécifiques et variées, ce qui met en évidence son potentiel à amplifier l'efficacité des modèles linguistiques dans le cadre de tâches à forte intensité de connaissances.

Les techniques basées sur le retriever ont récemment gagné en popularité et sont fréquemment associées à de grands modèles de langage populaires, tels que ChatGPT, pour améliorer leurs performances et garantir une cohérence factuelle accrue du contenu généré.

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Créez votre « ChatGPT » personnalisé avec RAG à l'aide d'Askyoda

Eden AI fournit une fonctionnalité qui vous permet de créer votre chatbot entraîné à partir de vos données, appelée Askyoda (Ask Your Data). Les utilisateurs peuvent facilement créer un assistant d'IA personnalisé avec Askyoda, adapté à leurs besoins uniques en matière de base de données, sans avoir besoin d'aucune expérience en matière de codage.

L'API facilement accessible facilite l'intégration avec les logiciels actuels. Consultez notre article sur Skyoda ici et vous pouvez également trouver son tutoriel vidéo ci-dessous.

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Cas d'utilisation de la génération assistée par extraction (RAG)

RAG possède un potentiel considérable dans de nombreux secteurs, en fournissant une solution polyvalente pour améliorer les tâches à forte intensité de connaissances. Voici quelques cas d'utilisation notables de RAG dans différents secteurs :

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1. Soins de santé

RAG peut aider les professionnels de la santé à se tenir au courant des dernières recherches et directives cliniques. Il peut récupérer et produire des recommandations de traitement spécifiques au patient et des rapports médicaux basés sur des faits, et aider à analyser les interactions médicamenteuses, améliorant ainsi les soins aux patients et la prise de décisions.

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2. Légal

Dans le secteur juridique, RAG peut aider les avocats et les chercheurs juridiques à accéder rapidement à un large éventail de jurisprudence, de statuts et de documents juridiques. Il peut produire des résumés juridiques succincts, condenser des affaires complexes et fournir des informations pertinentes sur les précédents pour un examen juridique et une préparation des dossiers plus efficaces.

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3. Journalisme

Les journalistes peuvent utiliser le RAG pour simplifier les procédures de recherche et de vérification des faits. L'outil est capable de récupérer et de produire des données actuelles, des statistiques et des informations historiques, ce qui permet de créer des articles de presse, des rapports et un journalisme d'investigation précis.

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4. Éducation

‍Le RAG peut être intégré à des plateformes d'apprentissage en ligne et à des tuteurs virtuels. Il est capable de récupérer du matériel pédagogique, de répondre aux questions des étudiants par des explications détaillées et de produire des guides d'étude personnalisés, qui améliorent l'expérience d'apprentissage globale.

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5. Finances

Dans le secteur financier, RAG peut vous aider à générer des rapports basés sur des données, à analyser les investissements et à obtenir des informations sur le marché. Il peut récupérer des actualités financières, des données historiques du marché et des opinions d'experts, aidant les professionnels à prendre des décisions éclairées et à fournir aux clients des recommandations éclairées.

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6. Assistance et service à la clientèle

‍RAG contribue à améliorer l'expérience client grâce à des informations sur les produits, à une assistance à la facturation et à des recommandations personnalisées.

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Conclusion

La génération augmentée de récupération (RAG) est une méthodologie innovante qui intègre la récupération d'informations à la génération de texte. Ce processus vise à améliorer la précision et la fiabilité des réponses tout en évitant l'hallucination du contenu.

Le RAG a obtenu des résultats remarquables lors de multiples évaluations, ce qui en fait un élément essentiel pour améliorer l'efficacité des modèles linguistiques qui créent un contenu factuellement cohérent.

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