Génération augmentée par récupération

Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération ?

• Intégration des données : pour créer une base de connaissances complète, la RAG combine des données structurées et des données non structurées provenant de plusieurs sources internes et externes. Il convient de sélectionner la base de connaissances de façon que les informations relatives à un sujet déterminé soient couvertes, exactes et pertinentes. En intégrant de nombreuses sources de données, la RAG se dote d’une base de connaissances exhaustive, qui peut être utilisée pour les procédures de récupération et de génération.
• Entraînement de modèle : pour récupérer efficacement les informations pertinentes répondant aux requêtes, la RAG entraîne un modèle qui s’appuie sur une récupération à partir de la base de connaissances, soigneusement constituée. Pour générer un texte qui a du sens dans son contexte, un modèle d’extraction et un modèle linguistique génératif sont entraînés simultanément. Grâce à cette approche à double modèle, la RAG peut générer des réponses intelligentes en utilisant efficacement les informations obtenues de manière dynamique et les connaissances existantes.
• Intégration du workflow : après la formation, le modèle de RAG est intégré aux applications et aux flux de travail afin de faciliter la prise de décision et la création de contenu. Cette connexion garantit que les systèmes et les API de l’entreprise opèrent conjointement de manière fluide, et peuvent ainsi se déployer et évoluer dans de nombreux cas d'utilisation et domaines.
• Amélioration en continu : la RAG implémente des procédures d’évaluation et d’amélioration de modèles en continu, en se fondant sur les données fournies par les utilisateurs et sur des sources de données évolutives, afin d’assurer des performances maximales. Les mises à jour fréquentes de la base de connaissances et le recyclage du modèle de RAG apportent la flexibilité nécessaire pour suivre l’évolution dynamique du domaine et satisfaire les exigences de l’entreprise. L’optimisation des performances à long terme et une amélioration permanente sont ainsi facilitées.

En utilisant l’environnement de développement de machine learning (MLDE) de HPE et des services d’IA comme l’IA générative dans l’infrastructure de calcul d'entreprise de HPE pour Generation AI, vous pouvez intégrer la génération augmentée par récupération (RAG) dans des modèles de machine learning. Cette intégration peut se dérouler comme suit :

• Utilisation de HPE MLDE : HPE MLDE intègre le développement, la formation et le déploiement de modèles de machine learning. Les nombreux outils et packages de MLDE permettent de créer des modèles de RAG avec des composants fondés sur l’extraction et des composants génératifs. Les développeurs peuvent évaluer plusieurs architectures et accroître les performances des modèles en utilisant les nombreuses structures de machine learning automatiques de MLDE et une gestion efficace des ressources.
• Tirer parti de HPE AI Services – Gen AI : les services Gen AI de HPE améliorent les opérations métier et la prise de décision. Les entreprises peuvent utiliser la compréhension contextuelle et l’extraction dynamique de connaissances en combinant des modèles RAG avec des services d’IA générative. Les chatbots alimentés par la RAG améliorent l’expérience des consommateurs en répondant à leurs préoccupations avec plus de justesse et de perspicacité.
• Déploiement de l’IA générative sur l’infrastructure de calcul de l’entreprise proposée par HPE : cette infrastructure est destinée à accueillir les applications Generation IA. Son évolutivité, sa fiabilité et sa sécurité permettent un fonctionnement sans faille avec les modèles de RAG dans les configurations à forte demande. L’architecture de HPE prend également en charge la gestion des données, assurant leur extraction rapide dans de gigantesques bases de connaissances.

Le MLDE de HPE, l’IA générative et l’infrastructure de calcul d’entreprise pour Generation AI sont nécessaires pour intégrer la RAG dans les modèles ML. Grâce à cette connexion, les entreprises peuvent concevoir et déployer des applications IA avancées qui génèrent valeur commerciale et innovation en utilisant la compréhension contextuelle et l’extraction dynamique des connaissances.