Votre conseiller dans la poche

Senseen travaille sur un RAG LLM qui combine l’IA générative avec des systèmes de recherche pour produire des réponses basées sur des données actualisées et spécifiques.

Avec les mesures directes fournies par l’appareil et une base bibliographique importante sur les minéraux et oligo-éléments, Senseen proposera un “conseiller agricole dans la poche” qui interprètera les données comme les carences et donnera des pistes d’explications

Votre conseiller dans la poche

Autre exemple :

IA générative

IA générative

L’IA générative désigne un type d’intelligence artificielle qui est capable de produire du contenu original en fonction de données ou d’entrées fournies. Cela inclut des textes, images, vidéos, musiques, codes, etc. Les modèles génératifs fonctionnent principalement grâce à des réseaux de neurones avancés tels que les modèles transformateurs (comme GPT).

IA générative

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 :
  1. Recherche des textes légaux ou des clauses pertinentes dans une base documentaire juridique.
  2. Alimente un LLM comme GPT avec les documents trouvés.
  3. Génère une réponse adaptée, en citant les textes juridiques pertinents.