Qu’est-ce que la RAG ? Guide complet

La RAG est un framework populaire dans lequel un grand modèle de langage (LLM) accède à une base de connaissances spécifique utilisée pour générer une réponse. Comme il n’est pas nécessaire de réentraîner le modèle de fondation, les développeurs peuvent utiliser rapidement et à moindre coût des LLM dans un contexte spécifique. Les applications RAG peuvent être utilisées pour le service client, les ventes, le marketing, les bases de connaissances et plus encore. 

Avec Snowflake Cortex AI, vous pouvez créer et déployer des applications LLM qui apprennent en quelques minutes les nuances uniques de votre activité et de vos données. De plus, comme Snowflake fournit des LLM de pointe, ainsi que des fonctionnalités de recherche vectorielle et de création d’applications Streamlit dans un service entièrement géré, vous pouvez facilement créer des applications RAG prêtes pour la production.

La génération augmentée de récupération (RAG) est une technique qui améliore les résultats d’un modèle de fondation (grand modèle de langage ou LLM) en faisant référence à une base de connaissances externe au-delà de ses données d’entraînement d’origine. 

Les LLM, entraînés sur de vastes jeux de données avec des milliards de paramètres, excellent dans des tâches comme répondre aux questions, traduire et compléter une phrase. La RAG étend ces capacités en permettant au modèle d’accéder à des données sur des domaines spécifiques ou aux connaissances internes d’une entreprise sans réentraînement nécessaire. Cette approche économique améliore la précision, la pertinence et l’utilité des résultats des applications LLM dans divers contextes.

Les LLM s’appuient sur des données d’entraînement statiques, qui n’incluent pas toujours les informations les plus récentes ou spécifiques à l’entreprise. En l’absence d’instructions concernant les sources faisant autorité, les LLM peuvent générer des réponses inexactes ou incohérentes, en particulier lorsqu’ils sont confrontés à une terminologie contradictoire. En cas d’incertitude, les LLM peuvent « halluciner » ou fabriquer des réponses. La RAG atténue ces problèmes en fournissant un accès contrôlé à des sources à jour faisant autorité, afin d’obtenir des réponses plus précises et plus fiables.

Pour être utiles, les LLM doivent fournir des réponses toujours fiables et faisant autorité. La RAG permet de tracer les réponses jusqu’à leurs références spécifiques et d’inclure des citations des sources, ce qui améliore la transparence et la fiabilité du contenu généré.

Dans les secteurs dynamiques, les informations deviennent rapidement obsolètes. La RAG permet aux modèles pré-entraînés d’accéder à des informations à jour sans fine-tuning coûteux. Cette approche aide les LLM à intégrer des données en temps réel provenant de diverses sources, notamment des fils d’actualité, des réseaux sociaux, des rapports financiers et des capteurs IoT, pour plus de pertinence et de précision.

La RAG offre aux développeurs une plus grande flexibilité pour créer des solutions sur mesure et dédiées. Grâce à un framework de sécurité autour de la RAG, les développeurs d’applications peuvent autoriser un accès contrôlé aux informations sensibles, afin de s’assurer que seuls des utilisateurs autorisés reçoivent des réponses qui s’appuient sur des données restreintes.

Les applications RAG améliorent l’accès des collaborateurs à des informations propriétaires dans des bases de connaissances spécifiques à un domaine, comme les intranets d’entreprise ou les systèmes de documentation internes. Ces modèles leur permettent de poser des questions précises en langage naturel (par ex., « Quelle est la politique de congé parental de notre entreprise ? » ou « Comment demander un congé ? ») et de recevoir des réponses générées à partir de la base de connaissances interne de l’entreprise. La RAG garantit des réponses plus précises et adaptées au contexte et peut fournir des informations personnalisées en fonction du niveau d’autorisation du demandeur et de son rôle au sein de l’entreprise.

En exploitant des données sur le marché et des rapports internes mis à jour en continu, la RAG améliore la qualité et l’actualité des activités de Business Intelligence. Les entreprises peuvent ainsi prendre des décisions basées sur les données, identifier les tendances émergentes et obtenir un avantage concurrentiel. La RAG peut synthétiser des données provenant de plusieurs sources, de façon à fournir des informations plus complètes que les méthodes d’analyse traditionnelles.

Les chatbots de service client alimentés par des LLM et améliorés par la RAG peuvent prendre en charge un large éventail de tâches, notamment l’assistance concernant les produits, la résolution des problèmes et le traitement des sinistres. La RAG fournit un accès en temps réel à du contenu précis et vérifié, y compris des informations à jour sur les produits, le statut des commandes et les données clients individuelles. Ainsi, les chatbots peuvent fournir des réponses hautement contextuelles et personnalisées, de façon à améliorer la satisfaction des clients et à réduire la charge de travail des collaborateurs du service d’assistance.

Les chatbots destinés au public et alimentés par la RAG offrent un accès 24 h/24, 7 j/7 à des informations marketing, sur les ventes, les produits et les services. Ces systèmes peuvent naviguer rapidement dans de vastes bases de connaissances afin de fournir aux utilisateurs des informations pertinentes et à jour à tout moment. Ainsi, ils permettent non seulement d’améliorer l’expérience client, mais aussi de réduire le volume de demandes de renseignements de base que les collaborateurs doivent traiter. Ces derniers peuvent alors se concentrer sur des questions plus complexes.