1. Définition : Qu’est-ce que RAG
RAG est l’abréviation de Retrieval-Augmented Generation, c’est-à-dire de technologie de génération augmentée par récupération. Il s’agit d’une architecture de modèle d’IA qui combine de grands modèles de langage (LLM) avec des bases de connaissances externes, ce qui permet au modèle de récupérer des informations pertinentes avant de générer des réponses.
2.
- L’étape d’indexation du flux de travail de RAG : convertir du texte ou des documents en représentations vectorielles et les stocker dans la base de données vectorielle ;
- Étape de récupération : lorsque l’utilisateur pose une question, le système convertit également la requête en vecteur et récupère le contenu pertinent dans la base de données.
- Étape d’amélioration : épissage des informations récupérées dans l’invite en tant que contexte généré ;
- Étape de génération : Le modèle de langage génère des réponses basées sur les données d’entraînement brutes et le contexte récupéré.
3. Les principaux avantages du RAG
- réduisent les « hallucinations » : des informations externes fiables peuvent être citées et les réponses générées par le modèle sont plus crédibles ;
- Mises à jour instantanées des connaissances : complétez rapidement les nouvelles informations sans formation fréquente ;
- Prise en charge d’applications personnalisées : il peut être connecté à la bibliothèque de documents interne de l’entreprise pour fournir une sortie de haute précision pour les tâches du domaine.
4. Scénarios d’application
- typiquesLes robots de service client d’entreprise fournissent des réponses précises aux politiques en accédant au système de documents de l’entreprise ; Le
- système de quiz de connaissances appelle des rapports de l’industrie, des réglementations, des manuels d’utilisation et d’autres données pour générer des réponses ;
- La plateforme éducative récupère les informations les plus récentes et génère des réponses précises.
5. Conclusion
RAG est une méthode de génération qui permet aux LLM de compléter les informations en temps réel à l’aide de bases de connaissances externes, rendant les réponses plus précises, traçables et adaptables. Il est devenu une solution technologique importante pour les entreprises afin de personnaliser les services d’IA.
