Qu'est ce que le RAG ?
Cet article est une présentation vulgarisée et générale du RAG. Certains points ont donc été simplifiés pour faciliter leur compréhension, et d'autres peuvent dépasser le cadre des fonctionnalités d'Alivia App
Le RAG, ou Retrieval-Augmented Generation (Génération Augmentée de Récupération), est une technologie qui combine deux approches de traitement de l'information : la récupération d'informations (retrieval) et la génération de texte par des modèles d'IA (generation). Cela permet de créer des chatbots ou des assistants intelligents capables de fournir des réponses pertinentes basées à la fois sur des informations stockées dans des bases de données et sur la génération de texte en langage naturel. Dans cet article, nous allons explorer de manière simplifiée comment le RAG fonctionne et comment les données sont ingérées pour permettre la phase de retrieval.
Le RAG est une approche hybride qui combine deux processus :
- Récupération (retrieval) : Le système récupère des informations pertinentes depuis une base de données, des documents ou tout autre source d'information. Cela permet au modèle d'avoir accès à des données spécifiques, souvent trop détaillées ou spécialisées pour être stockées dans la mémoire d'un modèle de langage classique.
- Génération (generation) : Le système utilise un modèle de langage, comme GPT, pour générer une réponse fluide et naturelle à partir des informations récupérées.
Ces deux étapes fonctionnent de manière complémentaire. Lorsqu'un utilisateur pose une question, l'agent commence par rechercher les informations dans sa base de données (retrieval), puis génère une réponse claire et adaptée (generation), souvent en enrichissant les données récupérées avec des explications supplémentaires ou en adaptant le ton au contexte.
Un utilisateur pose la question : "Quels sont les avantages du produit X par rapport à ses concurrents ?"
Phase de retrieval : Le système va chercher dans sa base de données des documents pertinents concernant le produit X et ses concurrents.
Phase de génération : Le chatbot génère ensuite une réponse basée sur les informations récupérées, par exemple :
Le produit X se distingue par son prix compétitif, sa facilité d'utilisation et son service après-vente réactif, tandis que ses concurrents se concentrent davantage sur des fonctionnalités spécifiques comme la personnalisation.
Pour que la phase de retrieval fonctionne, l'agent doit avoir accès à des données pertinentes. C'est ici qu'intervient le processus d' ingestion des données, qui consiste à intégrer des informations dans une base de données dédiée. Voici comment cela fonctionne.
L'agent RAG peut être connecté à différentes sources d'information :
- Documents internes : fichiers PDF, Docx, feuilles de calcul, etc.
- Bases de données structurées : comme des bases SQL ou des systèmes de gestion de contenu.
- Sites web ou API externes : pour des données en temps réel ou des informations publiques.
- Systèmes d'information de l'entreprise : données propriétaires, par exemple pour le support client ou la documentation produit.
L'ingestion consiste à extraire les informations de ces différentes sources pour les rendre accessibles et utilisables par le système.
Le processus d'ingestion se fait en plusieurs étapes :
Les documents et informations provenant des différentes sources sont collectés. Cela peut se faire automatiquement à partir de dossiers partagés, de bases de données ou d'intégrations API. Si nécessaire, les documents peuvent être prétraités pour en améliorer la qualité (extraction de texte de PDF, nettoyage des données, etc.).
Une fois les données collectées, elles sont indexées. Cela signifie que les documents sont découpés en unités de recherche (souvent des paragraphes ou des passages), puis des métadonnées sont associées pour faciliter la recherche. Par exemple, un passage dans un document sur un produit pourrait être indexé avec des tags comme "produit X", "caractéristiques", "prix".
Toutes ces unités sont ensuite stockées dans un index de recherche. Cet index permet de retrouver rapidement les informations pertinentes lorsqu'une question est posée. Il est optimisé pour effectuer des recherches rapides dans de grands volumes de données.
L'index doit être régulièrement mis à jour pour intégrer de nouvelles informations ou corriger des données obsolètes. Cela garantit que l'agent travaille toujours avec les informations les plus à jour.
Pour que l'agent RAG fonctionne correctement, la qualité des données ingérées est cruciale. Si les informations sont mal structurées ou incorrectes, l'agent risque de donner des réponses inexactes ou hors sujet. Il est donc important de veiller à la cohérence, à l'exactitude et à la pertinence des données avant leur ingestion.
Une fois les données ingérées et indexées, voici comment le système les utilise pour répondre aux questions des utilisateurs :
Analyse de la requête utilisateur : Lorsqu'un utilisateur pose une question, le système analyse le contenu de la requête pour identifier les mots-clés et le type d'information recherché.
Recherche dans l'index : Le système interroge l'index de recherche pour identifier les passages de texte les plus pertinents par rapport à la question posée.
Récupération des documents ou passages : Les passages les plus pertinents sont récupérés et fournis au modèle de langage (LLM) pour servir de base à la génération de la réponse.
Génération de la réponse : Le modèle de langage génère une réponse fluide en s'appuyant sur les informations récupérées et en adaptant le ton, le style et la structure à la question posée.
Prenons une question comme : "Quels sont les principaux bénéfices de l'IA dans l'industrie manufacturière ?"
Le chatbot analyse la question et identifie les mots-clés : "bénéfices", "IA", "industrie manufacturière".
Il recherche dans l'index des documents sur l'IA appliquée à la fabrication.
Il récupère un passage pertinent qui décrit l'amélioration de l'efficacité, la réduction des coûts et l'optimisation des processus grâce à l'IA.
Le modèle génère une réponse :
L'IA dans l'industrie manufacturière améliore l'efficacité opérationnelle, réduit les coûts de production et permet une optimisation des processus grâce à des analyses prédictives.
What you should know about RAG (from beginner to advanced) publié sur medium.com par Jonathan Nguyen
Introduction
Le RAG, ou Retrieval-Augmented Generation (Génération Augmentée de Récupération), est une technologie qui combine deux approches de traitement de l'information : la récupération d'informations (retrieval) et la génération de texte par des modèles d'IA (generation). Cela permet de créer des chatbots ou des assistants intelligents capables de fournir des réponses pertinentes basées à la fois sur des informations stockées dans des bases de données et sur la génération de texte en langage naturel. Dans cet article, nous allons explorer de manière simplifiée comment le RAG fonctionne et comment les données sont ingérées pour permettre la phase de retrieval.
Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG est une approche hybride qui combine deux processus :
- Récupération (retrieval) : Le système récupère des informations pertinentes depuis une base de données, des documents ou tout autre source d'information. Cela permet au modèle d'avoir accès à des données spécifiques, souvent trop détaillées ou spécialisées pour être stockées dans la mémoire d'un modèle de langage classique.
- Génération (generation) : Le système utilise un modèle de langage, comme GPT, pour générer une réponse fluide et naturelle à partir des informations récupérées.
Ces deux étapes fonctionnent de manière complémentaire. Lorsqu'un utilisateur pose une question, l'agent commence par rechercher les informations dans sa base de données (retrieval), puis génère une réponse claire et adaptée (generation), souvent en enrichissant les données récupérées avec des explications supplémentaires ou en adaptant le ton au contexte.
Exemple d'interaction RAG
Un utilisateur pose la question : "Quels sont les avantages du produit X par rapport à ses concurrents ?"
Phase de retrieval : Le système va chercher dans sa base de données des documents pertinents concernant le produit X et ses concurrents.
Phase de génération : Le chatbot génère ensuite une réponse basée sur les informations récupérées, par exemple :
Le produit X se distingue par son prix compétitif, sa facilité d'utilisation et son service après-vente réactif, tandis que ses concurrents se concentrent davantage sur des fonctionnalités spécifiques comme la personnalisation.
L'ingestion des données pour le retrieval
Pour que la phase de retrieval fonctionne, l'agent doit avoir accès à des données pertinentes. C'est ici qu'intervient le processus d' ingestion des données, qui consiste à intégrer des informations dans une base de données dédiée. Voici comment cela fonctionne.
Les sources de données
L'agent RAG peut être connecté à différentes sources d'information :
- Documents internes : fichiers PDF, Docx, feuilles de calcul, etc.
- Bases de données structurées : comme des bases SQL ou des systèmes de gestion de contenu.
- Sites web ou API externes : pour des données en temps réel ou des informations publiques.
- Systèmes d'information de l'entreprise : données propriétaires, par exemple pour le support client ou la documentation produit.
L'ingestion consiste à extraire les informations de ces différentes sources pour les rendre accessibles et utilisables par le système.
Processus d'ingestion des données
Le processus d'ingestion se fait en plusieurs étapes :
Collecte des données
Les documents et informations provenant des différentes sources sont collectés. Cela peut se faire automatiquement à partir de dossiers partagés, de bases de données ou d'intégrations API. Si nécessaire, les documents peuvent être prétraités pour en améliorer la qualité (extraction de texte de PDF, nettoyage des données, etc.).
Indexation
Une fois les données collectées, elles sont indexées. Cela signifie que les documents sont découpés en unités de recherche (souvent des paragraphes ou des passages), puis des métadonnées sont associées pour faciliter la recherche. Par exemple, un passage dans un document sur un produit pourrait être indexé avec des tags comme "produit X", "caractéristiques", "prix".
Création de l'index de recherche
Toutes ces unités sont ensuite stockées dans un index de recherche. Cet index permet de retrouver rapidement les informations pertinentes lorsqu'une question est posée. Il est optimisé pour effectuer des recherches rapides dans de grands volumes de données.
Mise à jour régulière
L'index doit être régulièrement mis à jour pour intégrer de nouvelles informations ou corriger des données obsolètes. Cela garantit que l'agent travaille toujours avec les informations les plus à jour.
Importance de la qualité des données
Pour que l'agent RAG fonctionne correctement, la qualité des données ingérées est cruciale. Si les informations sont mal structurées ou incorrectes, l'agent risque de donner des réponses inexactes ou hors sujet. Il est donc important de veiller à la cohérence, à l'exactitude et à la pertinence des données avant leur ingestion.
Comment les données sont utilisées dans le retrieval
Une fois les données ingérées et indexées, voici comment le système les utilise pour répondre aux questions des utilisateurs :
Analyse de la requête utilisateur : Lorsqu'un utilisateur pose une question, le système analyse le contenu de la requête pour identifier les mots-clés et le type d'information recherché.
Recherche dans l'index : Le système interroge l'index de recherche pour identifier les passages de texte les plus pertinents par rapport à la question posée.
Récupération des documents ou passages : Les passages les plus pertinents sont récupérés et fournis au modèle de langage (LLM) pour servir de base à la génération de la réponse.
Génération de la réponse : Le modèle de langage génère une réponse fluide en s'appuyant sur les informations récupérées et en adaptant le ton, le style et la structure à la question posée.
Exemple
Prenons une question comme : "Quels sont les principaux bénéfices de l'IA dans l'industrie manufacturière ?"
Le chatbot analyse la question et identifie les mots-clés : "bénéfices", "IA", "industrie manufacturière".
Il recherche dans l'index des documents sur l'IA appliquée à la fabrication.
Il récupère un passage pertinent qui décrit l'amélioration de l'efficacité, la réduction des coûts et l'optimisation des processus grâce à l'IA.
Le modèle génère une réponse :
L'IA dans l'industrie manufacturière améliore l'efficacité opérationnelle, réduit les coûts de production et permet une optimisation des processus grâce à des analyses prédictives.
Pour aller plus loin : article complet sur le RAG (anglais)
What you should know about RAG (from beginner to advanced) publié sur medium.com par Jonathan Nguyen
Mis à jour le : 16/10/2024
Merci !