Retrieval-Augmented Generation : Quand l'IA fusionne recherche et génération pour des réponses plus intelligentes !

Dans le monde de l'intelligence artificielle (IA), l'une des branches les plus fascinantes et actuelles est l'IA générative.

Cette discipline explore la capacité des machines à créer du contenu original, qu'il s'agisse de texte, d'images ou de vidéo. L'une de ses techniques fondamentales est la génération augmentée de récupération, couramment appelée RAG (Retrieval-Augmented Generation).

La RAG permet aux machines de générer du texte tout en recherchant des informations pertinentes pour produire **des réponses intelligentes et contextuellement adaptées**. Cette fusion de la recherche d'informations avec la génération de texte ouvre de nouvelles perspectives pour la créativité artificielle.

Qu'est-ce que la technique de RAG ?

La RAG représente une avancée majeure dans la génération de texte assistée par l'IA. Contrairement aux approches traditionnelles qui se limitent à la génération de texte à partir de zéro, RAG combine cette génération avec des capacités de recherche. Cela permet aux modèles de produire des réponses plus précises et pertinentes en s'appuyant sur des informations à jour.

Lorsque l'IA est interrogée sur des sujets pour lesquels elle n'a pas été entraînée, RAG intervient pour combler cette lacune. Par exemple, un modèle de langage standard comme [ChatGPT](https://chatgpt.com/), formé jusqu'à une certaine date, pourrait ne pas fournir de réponses exactes sur des événements récents ou des données spécifiques postérieures à sa formation. En intégrant des recherches dans des bases de données publiques et privées, la RAG permet de rechercher des informations actualisées, garantissant ainsi une réponse pertinente.

En outre, la RAG offre **une alternative moins coûteuse au fine-tuning**. En intégrant des informations actualisées sans nécessiter de réentraîner le modèle, elle permet une mise à jour continue et "économique" des capacités du modèle, tout en résolvant le problème des connaissances limitées.

Fonctionnement de RAG

Pour comprendre le fonctionnement de RAG, il est essentiel de se pencher sur ses étapes de traitement.

Lorsqu'un utilisateur pose une question, le système RAG lance une recherche dans une base de données ou un corpus de texte pour trouver des **informations pertinentes**. Une fois les données pertinentes recueillies, le système génère une réponse en intégrant ces informations.

Par exemple, si vous demandez des informations spécifiques sur l'état d'avancement d'un projet interne de votre entreprise, le système RAG rechercherait des documents internes tels que des rapports de projet stockés dans Confluence ou SharePoint, des communications d'équipe et des spécifications techniques. Il utiliserait ensuite ces données pour générer une réponse détaillée comprenant les dernières mises à jour, les défis rencontrés et les prochaines étapes du projet.

Architecture de RAG

Ce processus se déroule en plusieurs étapes clés, chacune jouant un rôle crucial pour garantir que les réponses fournies par le système sont précises, pertinentes et parfaitement adaptées au contexte. Voici une explication détaillée des étapes impliquées dans l'architecture de RAG :

**Préparation et traitement des données**

* Raw Data Source :

 collecte de données brutes à partir de diverses sources (fichiers txt, fichiers PDF, bases de données, sites web).

* Text Processing :

  prétraitement des données brutes, incluant l'extraction de texte, la reconnaissance de caractères pour les documents PDF et le nettoyage du texte brut.

* Chunking :

 découpage du texte prétraité en segments plus petits et gérables, comme **des phrases ou des groupes verbaux et nominaux**.

* Embedding :

 conversion des chunks précédemment extraits en vecteurs numériques qui capturent leur **signification sémantique**. Cela permet de manipuler et comparer les  textes efficacement.

**Retrieval-Augmented Generation**

* Prompt :

  tout commence par une requête de l'utilisateur. Cette requête peut être une question ou une demande spécifique d'informations.

* Prompt Embedding :

  comme expliqué précédemment, cette étape consiste à convertir le texte de la requête en une représentation numérique qui peut être traitée par **des algorithmes d'apprentissage automatique**. Les embeddings sont des vecteurs de caractéristiques qui capturent **le sens et le contexte** de la requête.

* Vector Database :

  cette base de données contient des vecteurs pré-calculés pour un large éventail de documents et de sources d'informations. L'utilisation d'une base de données vectorielle, telle que  [Chroma](https://www.trychroma.com/), [FAISS](https://faiss.ai/index.html), ou [Vespa](https://vespa.ai/), permet de rechercher rapidement les documents les plus pertinents en fonction de la requête de l'utilisateur.

* Relevant Data :

  une fois les vecteurs comparés, les données pertinentes sont identifiées. Cela implique des calculs de similarité et de distance, comme **la distance cosinus ou la distance euclidienne**, pour trouver les vecteurs de données qui sont les plus proches du vecteur de la requête. Les documents les plus pertinents sont extraits en fonction de cette comparaison.

* LLM :

  les données pertinentes sont ensuite utilisées par un modèle de langage (comme GPT-4) pour générer une réponse. Le modèle intègre les informations extraites lors de l'étape de recherche pour produire une réponse.

* Response :

  enfin, la réponse générée par le modèle est présentée à l'utilisateur. Cette réponse est enrichie par les données pertinentes récupérées et offre une réponse **plus précise et informative**.

La RAG fournit des réponses actualisées et précises sans nécessiter un coûteux fine-tuning, ce qui en fait une solution pratique et économique pour de nombreux domaines. Cette technique représente un progrès vers une intelligence artificielle plus intelligente et adaptable. La réussite de la RAG dépend de plusieurs facteurs : **le modèle d'embedding, le LLM génératif et la stratégie de découpage/chunking**.

Dans notre prochain article, nous aborderons la mise en œuvre technique de la RAG avec Python. Nous explorerons les bibliothèques et outils essentiels, ainsi que les meilleures pratiques pour intégrer efficacement cette technologie dans vos projets.

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