RAG LLM
(Retrieval-Augmented Generation pour les grands modèles de langage) :
Les RAG LLM combinent les capacités des modèles génératifs avec des systèmes de recherche ou de récupération d’informations. Ce concept vise à compenser une limitation clé des modèles génératifs : leur dépendance aux données sur lesquelles ils ont été entraînés, qui peuvent être obsolètes ou incomplètes.
Fonctionnement des RAG :
1- Récupération d’informations (Retrieval) :
- Un système de recherche extrait des données spécifiques ou récentes à partir d’une base de connaissances externes (base de données, documents, pages web, etc.).
- Ces données servent de contexte pour affiner la génération du modèle.
2. Génération augmentée (Augmented Generation) :
- Une fois les informations récupérées, le modèle génératif utilise ce contexte pour produire une réponse ou du contenu.
- Cela permet d’intégrer des informations à jour, spécifiques et pertinentes.
Avantages des RAG :
- Informations plus précises : Les réponses générées sont basées sur des données actualisées.
- Adaptabilité : Idéal pour des cas comme le support client (documents internes), l’assistance juridique, ou les bases de données techniques.
- Réduction des hallucinations : En limitant la dépendance du modèle à ses données d’entraînement, les informations produites sont souvent plus fiables.
Exemple concret d’utilisation :
Imaginons un assistant juridique basé sur un système RAG. Lorsque l’utilisateur pose une question, le système :
- Recherche des textes légaux ou des clauses pertinentes dans une base documentaire juridique.
- Alimente un LLM comme GPT avec les documents trouvés.
- Génère une réponse adaptée, en citant les textes juridiques pertinents.