Qu'est ce qu'un RAG IA ?

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Le RAG IA

La génération augmentée par récupération, ou RAG (Retrieve-Augmented Generation), est une technique d’IA combinant la génération de texte avec la récupération d’informations pertinentes.

Contrairement aux modèles génératifs classiques qui créent du texte uniquement à partir de ce qu’ils ont appris, les modèles RAG accèdent à des fichiers, des datas, des bases de données externes ou bases vectorielles pour chercher des informations complémentaires avant de générer une réponse.

Cela permet d’enrichir le contenu avec des données à jour et fiables, notamment dans des domaines où les connaissances évoluent rapidement.

Fonctionnement d'un RAG IA

Le modèle RAG combine deux étapes essentielles : la récupération et la génération.

  1. Récupération : Le système identifie des informations pertinentes dans une base de données externe, telle qu’un ensemble de documents ou des articles, en fonction d’une requête utilisateur. Cela permet de compenser les limitations d’un modèle IA qui ne pourrait pas être à jour ou posséder suffisamment d’informations sur un sujet spécifique.

  2. Génération : Après avoir récupéré ces informations, le modèle génère une réponse basée à la fois sur les données récupérées et sur ses propres capacités de traitement du langage naturel. Cette combinaison rend le contenu plus pertinent et précis par rapport à la requête initiale.

Quelques exemples d'applications de RAG IA

L’IA frugale trouve des applications dans des domaines où l’efficacité des ressources est primordiale :

  • Assistance virtuelle : Les systèmes comme les chatbots peuvent fournir des réponses plus complètes et précises en accédant à des bases de données de connaissances à jour.
  • Recherche d’informations : RAG permet de répondre à des questions complexes en recherchant et en résumant les informations provenant de plusieurs sources.
  • Production de rapports : En combinant récupération et génération, des outils RAG peuvent produire des synthèses ou des rapports complets basés sur des bases de données ou des documents techniques.
  • Prise de décision : Sur la base de données connues, le RAG peut permettre d'anticiper et préconiser des réponses (devis, propositions, décisions stratégiques...).

Avantages et défis du RAG IA

L’un des principaux avantages de la RAG est sa capacité à produire des informations actualisées, ce qui en fait une solution précieuse pour des domaines où les connaissances évoluent rapidement, comme la recherche scientifique ou les technologies de pointe. De plus, en combinant récupération et génération, elle permet de s’assurer que les réponses fournies sont non seulement informatives, mais également contextualisées par rapport aux données actuelles.

Cependant, RAG présente des défis techniques, notamment en ce qui concerne la qualité des données récupérées. Le système doit être en mesure de filtrer des informations fiables et pertinentes pour que le processus de génération reste pertinent et utile. De plus, la rapidité et l’efficacité du modèle peuvent être affectées si la base de données consultée est trop vaste ou peu organisée.

Pour conclure sur l'IA frugale

La génération augmentée par récupération (RAG) révolutionne la manière dont les systèmes IA interagissent avec les bases de données et les utilisateurs. En combinant la génération de texte avec la récupération d’informations en temps réel, elle permet de fournir des réponses plus précises, contextualisées et utiles.

Avec l’évolution constante des connaissances et des informations, cette approche devient de plus en plus essentielle dans les applications modernes d’IA, comme les assistants virtuels, les moteurs de recherche intelligents, et bien d’autres domaines de la Supply Chain et des métiers de l’entreprise.

Sébastien RAYNOIRD-THAL
Co-fondateur Efimove

Découvrez le RAG Efimove

Témoignages clients

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Heska Energies

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VXS

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Thierry A.
Humanessence