Limites du LLM
Au départ, les modèles génératifs tels que GPT-3 et BERT étaient révolutionnaires dans leur capacité à générer des textes cohérents et adaptés au contexte. Cependant, ils manquaient souvent de données factuelles, ce qui entraînait des inexactitudes potentielles dans les réponses.
Cette limitation est directement liée au fait que les connaissances d'un modèle de langage étendu (LLM) sont limitées par l'ensemble de données d'apprentissage.
Une solution instinctive consisterait à former un modèle à l'aide d'un ensemble de données spécifiques au besoin. Cette approche présente toutefois plusieurs inconvénients :
- Vous devez disposer ou être capable de générer un ensemble de données pertinentes pour entraîner le modèle, ce qui nécessite des compétences en analyse de données et en apprentissage automatique.
- La phase de formation est consommatrice de ressources.
- La nouvelle formation ajoutera des données supplémentaires au modèle :
- en augmentant le nombre de paramètres et donc sa taille,
- ajouter un risque de conflit avec les données déjà présentes dans le modèle.
- Le nouveau modèle restera limité aux connaissances nouvellement acquises.
Si cette solution peut fonctionner, elle n'est pas viable à long terme.
Origines du RAG
Pour surmonter ces difficultés, les chercheurs et les pionniers de l'IA ont commencé à explorer les moyens d'améliorer les modèles génératifs en y intégrant des mécanismes de recherche. Cette approche permet à l'IA d'accéder à de vastes bases de connaissances externes et de les utiliser, en combinant la puissance de la recherche de données et la créativité de la génération de texte. Ce modèle hybride a été développé et affiné par des organisations de premier plan dans le domaine de la recherche en IA, telles que OpenAI, Facebook AI Research (FAIR) et d'autres.
La génération améliorée par récupération (RAG) s'impose de plus en plus comme une technologie transformatrice qui améliore les capacités des systèmes d'IA. En fusionnant les processus de recherche et de génération, la RAG permet à l'IA de fournir des réponses non seulement précises, mais aussi profondément contextuelles et pertinentes.
Aujourd'hui, RAG est à la pointe de la technologie de l'IA, avec des contributions significatives de la part des communautés open-source et universitaires.
Les composantes du système RAG : comment ça marche
Les systèmes RAG intègrent des modèles d'intégration, des magasins de vecteurs, une recherche avancée et des modèles génératifs pour produire des réponses à la fois riches en contexte et précises. Voici un aperçu approfondi de la manière dont ces composants sont construits et déployés :
1. Modèle d'intégration
Les encastrements sont l'un des outils les plus polyvalents du traitement du langage naturel, car ils prennent en charge une grande variété de paramètres et de cas d'utilisation.
Fonction: Transformer des objets complexes tels que du texte, des images, du son, etc. en représentations numériques : vecteurs à n dimensions.
- Création de morceaux : Avant d'être représentés numériquement, les objets sont divisés en parties plus petites. Par exemple, les documents textuels sont découpés en paragraphes grâce à l'identification des fins de paragraphes ou lorsqu'un seuil de caractères est atteint. Ces petits objets sont appelés "morceaux".
- Similitude sémantique : Un embedding vectoriel, souvent appelé embedding, est une représentation numérique de la sémantique ou de la signification d'un texte. Deux morceaux de texte ayant des significations similaires auront des embeddings mathématiquement similaires, même si le texte réel est très différent. Cet aspect est crucial pour de nombreux cas d'utilisation : il sert d'épine dorsale aux systèmes de recommandation, à la recherche, à l'apprentissage en une ou plusieurs fois, à la détection des valeurs aberrantes, à la recherche de similitudes, à la détection des paraphrases, au regroupement, à la classification, et à bien d'autres choses encore.
Les embeddings sont la base de tout système de génération améliorée par récupération (RAG). L'idée derrière le concept de RAG est de permettre à un LLM d'accéder à des documents personnalisés que vous fournissez (comme des rapports d'analystes de votre entreprise) et d'améliorer son résultat sur la base de ces informations. En convertissant les documents et les requêtes en embeddings, le modèle génératif (LLM) est capable d'accéder et d'exploiter les points de données les plus pertinents, en adaptant ses réponses pour répondre aux besoins spécifiques de l'utilisateur avec une pertinence accrue.
2. Index du magasin vectoriel
Pour prendre en charge les concepts d'intégration et les stocker efficacement afin qu'ils puissent être récupérés ultérieurement par le mécanisme de récupération, un type spécifique de base de données est nécessaire : une base de données vectorielle ou un index de magasin vectoriel.
Fonction : L'index Vector Store transforme l'ensemble de votre texte en éléments incorporés à l'aide d'une API de votre fournisseur de modèle ; c'est ce que nous entendons par "incorporer votre texte". Si vous avez beaucoup de texte, la génération d'enchâssements peut prendre beaucoup de temps car elle implique de nombreux allers-retours avec l'API.
- Compression vectorielle : La transformation d'objets en représentations numériques permet de compresser efficacement les données. Une compression efficace est vraiment importante pour que le système reste rapide et pour éviter de consommer trop d'espace de stockage. Des techniques telles que Sparse vector sont utiles pour la compression vectorielle.
- Distribution des données : Comme les objets originaux peuvent être énormes, les données (vecteurs) sont réparties entre plusieurs serveurs. Des approches telles que la gestion des régions de données combinée à une bonne indexation sont importantes pour que le système fonctionne parfaitement.
- Optimisation des indexL'indexation des données est très importante pour aider le mécanisme de récupération à être efficace, comme pour toutes les bases de données. Comme les vecteurs peuvent être représentés en plusieurs dimensions (plusieurs centaines de dimensions), il est crucial de disposer d'un bon mécanisme d'indexation.
Les solutions populaires pour les bases de données vectorielles sont Qdrant, ChromaDB, PGvector (variante de ProstGre pour les vecteurs) ou Weaviate.
3. Mécanisme de récupération
Le mécanisme de recherche s'apparente à un moteur de recherche intelligent qui navigue dans de vastes ensembles de données et bases de connaissances pour localiser les informations les plus pertinentes. Cette composante est cruciale pour ancrer les résultats génératifs dans des données factuelles.
Fonction : La principale fonction de la composante "recherche" est d'extraire des informations pertinentes à partir de référentiels à grande échelle (bases de données vectorielles) sur la base de la requête d'entrée. Cela implique plusieurs processus sophistiqués :
- Compréhension de la requête : Le système interprète la requête de l'utilisateur pour en comprendre le contexte et l'intention.
- Recherche d'informations : Elle utilise des techniques telles que les modèles d'espace vectoriel, la recherche sémantique ou des modèles plus avancés basés sur des transformateurs pour trouver les documents ou les segments de données les plus pertinents sur la base des résultats de la phase de compréhension des requêtes.
Détails techniques :
Les techniques suivantes peuvent varier en fonction du moteur de base de données vectorielles utilisé dans le système RAG. Voici les techniques habituellement utilisées.
- Indexation et recherche :
- Indexation inversée : Méthode traditionnelle de recherche textuelle efficace, dans laquelle le système indexe les termes ou les phrases et leur emplacement dans les documents.
- Recherche vectorielle : Utilise des vecteurs denses pour trouver des documents ou des passages similaires en calculant les distances (par exemple, la similarité cosinus) entre les vecteurs des requêtes et les vecteurs des documents.
- Techniques de récupération :
- BM25 : Une fonction de classement populaire pour la recherche de texte qui classe les documents en fonction de la fréquence et de l'importance des termes.
- Récupération dense : Implique l'utilisation de vecteurs denses (encastrements appris) pour capturer les relations sémantiques entre les requêtes et les documents, en s'appuyant souvent sur des réseaux neuronaux. neuronaux.
Reranking : les documents extraits des bases de données vectorielles sont classés de manière à correspondre à l'entrée et à l'intention de la requête initiale. Cette opération est effectuée par un modèle de reclassement avant d'envoyer des éléments tels que le contexte au modèle génératif.
4. Modèle génératif
Le modèle génératif est chargé de synthétiser les informations extraites par le mécanisme de recherche en réponses cohérentes et adaptées au contexte. Ce composant utilise généralement un LLM à cette fin.
Fonction : Une fois que le composant d'extraction a rassemblé les informations pertinentes, le modèle génératif traite ces données pour générer une réponse fluide, adaptée au contexte et informative. Il fonctionne de la manière suivante :
- Intégration du contexte : Combiner les données extraites avec le contexte de la requête pour obtenir une compréhension globale.
- Génération de langage naturel (NLG) : Production d'un texte humain cohérent et pertinent par rapport à la requête grâce aux capacités de NLG du LLM.
Détails techniques :
- Génération de réponses :
- Génération conditionnelle : Le modèle génératif conditionne sa sortie aux documents récupérés et à la requête de l'utilisateur. Des techniques telles que la recherche par faisceau ou l'échantillonnage de noyaux peuvent être utilisées pour générer des réponses diverses et de haute qualité.
- Mécanismes d'attention : Ils permettent au modèle de se concentrer sur des parties spécifiques des données extraites et du contexte de la requête lors de la génération de la réponse, garantissant ainsi la pertinence et la cohérence des résultats.
- Techniques de fusion : Dans les RAG, les mécanismes de fusion combinent les processus de recherche et de génération. Il existe deux approches principales :
- Fusion tardive : Les documents récupérés sont ajoutés à la requête d'entrée et le modèle génératif génère la réponse en un seul passage.
- Fusion précoce : Le modèle génératif intègre les informations récupérées à plusieurs stades de leur traitement, souvent par le biais de mécanismes d'attention itératifs.
Construire et déployer des systèmes RAG
Pour construire et déployer efficacement un système RAG, plusieurs considérations techniques et infrastructurelles doivent être prises en compte :
1. Préparation et chargement des données :
- Préparation de la base de connaissances : Avant d'être collectées et stockées dans le système RAG, il est très important d'être sûr de ce que vous allez ingérer dans votre système. Cela est essentiel pour s'assurer de la qualité des données. Si les données ne sont pas exactes, le système RAG fournira des réponses inexactes.
- Collecte des données : Recueillir et prétraiter les données pertinentes provenant de diverses sources, en veillant à ce qu'elles soient dans un format adapté au chargement, à la transformation vectorielle et à l'indexation.
2. Création d'emboîtements
- Déploiement de la base de données vectorielle : Installer la base de données vectorielle, en fonction de la taille des objets, le système de base de données est réparti sur plusieurs serveurs.
- Transformation vectorielle : Les données sont divisées en morceaux et transformées en vecteurs grâce au modèle d'intégration. Chaque morceau (partie des données) et les vecteurs qui lui sont associés sont stockés dans la base de données vectorielle.
- Création d'index : La base de données vectorielles indexera les vecteurs lors de leurs entrées. Elle calculera également tous les index pour faciliter le contexte lors de la phase de recherche. Cela implique l'analyse des documents, la création d'enchâssements de vecteurs et l'organisation des données pour une recherche rapide.
3. Mécanismes d'intégration et de fusion :
- Intégration de la récupération et de la génération : Développer des systèmes capables d'intégrer de manière transparente les informations récupérées dans le processus de génération. Cela peut impliquer la conception de pipelines personnalisés qui gèrent l'interaction entre les composants de récupération et de génération.
- Stratégies d'attention et de fusion : Mettre en œuvre des mécanismes qui permettent au modèle génératif d'utiliser efficacement les données récupérées, tels que des couches d'attention qui se concentrent dynamiquement sur les parties pertinentes de l'entrée.
4. Déploiement et évolutivité :
- Infrastructure évolutive : Déployez le système RAG sur une infrastructure évolutive capable de gérer de gros volumes de données et de requêtes. Les plateformes Kubernetes fonctionnant sur votre site public ou privé préféré cloud fournissent les ressources et les outils nécessaires.
- Traitement en temps réel : Assurez-vous que le système peut traiter les requêtes et générer des réponses en temps réel, en tirant parti de technologies telles que Kubernetes pour l'orchestration des conteneurs et les architectures sans serveur pour la mise à l'échelle.
5. Surveillance et entretien :
- Contrôle des performances : Contrôler en permanence les performances du système RAG pour s'assurer qu'il répond aux critères de précision et de temps de réponse requis.
- Mises à jour et recyclage des modèles : Mettre régulièrement à jour les modèles et les entraîner sur de nouvelles données pour que le système soit toujours à jour avec les informations et les améliorations les plus récentes.
RAG offre plusieurs avantages clés qui en font un outil puissant pour diverses applications :
1. Amélioration Précision:
- ancrage des données : En intégrant des mécanismes de recherche, les systèmes RAG ancrent les résultats génératifs dans des données vérifiées et pertinentes, réduisant ainsi le risque d'inexactitudes et améliorant la fiabilité des réponses.
- Impact pratique : Dans des secteurs tels que les soins de santé et la finance, où la précision est essentielle, cette formation garantit que le contenu généré est digne de confiance et basé sur des informations factuelles.
2. Amélioration Pertinence:
- Précision contextuelle : Les systèmes RAG fournissent des réponses qui sont étroitement liées au contexte spécifique et aux exigences de la requête, améliorant ainsi la pertinence et l'utilité des informations.
- Exemple : Dans le domaine de l'assistance à la clientèle, cela signifie que les réponses sont non seulement précises, mais qu'elles abordent également directement le problème du client, ce qui se traduit par une plus grande satisfaction et une résolution plus efficace du problème.
3. L'évolutivité et efficacité:
- Traitement de grands volumes de données : Les systèmes RAG peuvent traiter et extraire efficacement des informations à partir de vastes ensembles de données, ce qui les rend adaptés aux applications nécessitant des réponses en temps réel et le traitement de données à grande échelle.
- Cas d'entreprise : Pour les plateformes de commerce électronique qui traitent quotidiennement des millions d'interactions avec les clients, les systèmes RAG garantissent des performances constantes et des réponses rapides, améliorant ainsi l'expérience globale de l'utilisateur.
4. L'adaptabilité et flexibilité:
- Mises à jour dynamiques des connaissances : Les systèmes RAG peuvent mettre à jour leurs bases de connaissances de manière dynamique, ce qui leur permet de s'adapter rapidement aux nouvelles informations sans avoir besoin d'une formation approfondie.
- Application dans le monde réel : Dans des environnements qui évoluent rapidement, comme les marchés financiers ou les secteurs technologiques, cette flexibilité garantit que les réponses restent pertinentes et actualisées.
Applications Applications de RAG
1. Améliorer le Soutien à la clientèle:
- Services d'assistance interactifs : Les entreprises déploient des chatbots alimentés par RAG pour traiter un large éventail de demandes des clients, en offrant des réponses précises et opportunes. Cela améliore la satisfaction des clients en réduisant les temps d'attente et en fournissant des informations précises.
- Exemple : Une entreprise mondiale de télécommunications a mis en place un système RAG pour aider les clients à répondre aux questions relatives à la facturation. Le système récupère les politiques de facturation spécifiques et génère des réponses personnalisées, améliorant ainsi l'efficacité et la qualité des interactions avec les clients.
2. Faire progresser des soins de santé Livraison :
- Éducation et soutien aux patients : Les systèmes RAG jouent un rôle essentiel en fournissant des informations détaillées sur les conditions médicales, les traitements et les médicaments, aidant ainsi les patients à prendre des décisions éclairées concernant leur santé.
- Exemple : Un grand réseau hospitalier utilise RAG pour soutenir son assistant médical virtuel. Le système récupère des informations médicales actualisées et génère des réponses personnalisées aux questions des patients, améliorant ainsi leur engagement et leur compréhension.
3. Conduite Services financiers:
- Perspectives et rapports automatisés : Dans le domaine de la finance, les systèmes RAG analysent et génèrent des rapports détaillés sur les tendances du marché, les stratégies d'investissement et les performances financières, afin d'aider les analystes et les investisseurs.
- Exemple : Une société d'investissement utilise un système alimenté par RAG pour générer des rapports hebdomadaires sur le marché. Le système récupère les données financières et les actualités les plus récentes et les synthétise dans des rapports complets qui guident les décisions d'investissement.
4. Transformer l'éducation L'éducation:
- Expériences d'apprentissage personnalisées: Les plates-formes éducatives s'appuient sur les RAG pour fournir des réponses et du matériel d'apprentissage sur mesure, améliorant ainsi l'expérience éducative en répondant aux besoins individuels des étudiants.
- Exemple : Une plateforme d'apprentissage en ligne intègre RAG pour offrir un tutorat personnalisé. Le système récupère les ressources académiques pertinentes et génère des explications personnalisées pour aider les étudiants à mieux appréhender les sujets complexes.
5. Innover Commerce électronique:
- Informations et recommandations sur les produits : RAG améliore les plateformes de commerce électronique en générant des descriptions détaillées des produits et des recommandations basées sur les demandes et les préférences des clients.
- Exemple : Un grand détaillant en ligne utilise RAG pour alimenter son assistant d'achat virtuel. Le système récupère des spécifications et des avis détaillés sur les produits, fournissant aux clients des recommandations complètes adaptées à leurs centres d'intérêt.
6. Optimiser Services juridiques:
- Examen et analyse efficaces des documents : Les professionnels du droit utilisent les systèmes RAG pour récupérer les documents juridiques et les précédents pertinents, qui sont ensuite synthétisés sous forme de résumés ou d'arguments concis.
- Exemple : Un cabinet d'avocats utilise un système RAG pour rationaliser son processus d'examen des documents. Le système récupère les jurisprudences et les documents juridiques pertinents et génère des résumés qui aident les avocats à se préparer plus efficacement pour les affaires.
L'avenir du L'avenir de RAG chez Iguana Solutions
Chez Iguana Solutions, nous nous engageons à rester à la pointe de la technologie de l'IA. Notre approche du RAG est fondée sur l'innovation continue et une compréhension approfondie des besoins de nos clients.
Recherche et développement :
- À l'avant-garde : Nous investissons dans la recherche continue pour repousser les limites de la technologie RAG, en veillant à ce que nos clients bénéficient des dernières avancées en matière d'IA.
- Efforts de collaboration : En partenariat avec des leaders de l'industrie et des institutions académiques, nous améliorons continuellement nos capacités en matière de RAG afin de fournir des solutions de premier ordre.
Solutions centrées sur le client :
- Des mises en œuvre personnalisées : Nous savons que chaque client est unique. Nos solutions RAG sont adaptées aux objectifs et aux défis spécifiques de nos clients, fournissant des services d'IA sur mesure qui conduisent au succès.
- Support complet : De la conception initiale au déploiement et au-delà, Iguana Solutions offre un soutien de bout en bout pour assurer l'intégration et le fonctionnement sans faille de nos systèmes alimentés par RAG.
Applications innovantes :
- Des horizons élargis : Nous explorons constamment de nouvelles applications pour RAG, qu'il s'agisse d'améliorer les interactions avec les clients ou de révolutionner la prise de décision fondée sur les données dans tous les secteurs d'activité.
- Leadership éclairé : En tant que pionniers de l'IA, nous partageons nos idées et notre expertise sur la façon dont le RAG peut transformer les entreprises, en stimulant la croissance et l'innovation dans un paysage en constante évolution.
