Génération augmentée par récupération
Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération ?
La génération augmentée par récupération (RAG) améliore l’interprétation et la production de langage naturel en combinant des modèles fondés sur la récupération et des modèles génératifs.
- Quels sont les éléments utilisés dans la RAG ?
- Comment fonctionne la RAG ?
- Pourquoi la génération augmentée par récupération est-elle importante ?
- Intégrez la RAG dans vos modèles ML avec HPE
Quels sont les éléments utilisés dans la RAG ?
La génération augmentée par récupération (RAG) utilise un récupérateur préparamétré pour extraire efficacement les informations importantes de grands corpus ou de bases de données afin d'améliorer la création de modèles de langage. Cette stratégie permet au modèle d’accéder à plus d’informations que les données d’entraînement, et d’obtenir des résultats plus précis et plus instructifs. La RAG combine de façon dynamique des sources de connaissances externes, et améliore la synthèse des questions-réponses ainsi que le développement de contenu. La RAG aide les systèmes de traitement du langage naturel à fournir des résultats plus riches en contexte et plus précis en fusionnant harmonieusement la récupération et la production.
Comment fonctionne la RAG ?
- 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.
Pourquoi la génération augmentée par récupération est-elle importante ?
La génération augmentée par récupération (RAG) est importante pour diverses raisons :
- Compréhension améliorée du contexte : la RAG utilise des approches fondées sur la récupération et sur des modèles génératifs pour utiliser les connaissances préexistantes et les informations obtenues de manière dynamique. Une meilleure compréhension contextuelle des demandes et des invites permet d’obtenir des réponses plus précises et plus informatives.
- Accès aux connaissances externes : la RAG améliore les connaissances du modèle en incorporant des sources de données externes dans la génération. Elle peut ainsi donner des réponses plus complètes et plus pertinentes, en particulier dans les domaines où les sources sont multiples.
- De meilleures performances : l’extraction d’informations en temps réel par la RAG améliore les activités de traitement du langage naturel, y compris la réponse aux questions, le résumé et le développement de contenu. En utilisant des sources de connaissances externes, la RAG peut produire des réponses contextuelles riches, précises et informatives.
- Adaptabilité et flexibilité : le fait de conserver des bases de connaissances et des données d’entraînement permet aux modèles de RAG de s'adapter à des domaines et à des cas d’application spécifiques. En raison de leur polyvalence, ces modèles peuvent s’utiliser dans les domaines de la santé, de la banque, du service à la clientèle et de l’extraction d’informations.
- Apprentissage et amélioration en continu : la RAG appuie la formation continue et l’amélioration au moyen de l’évaluation, de l’ajustement et du recyclage des modèles. Le modèle peut alors s’adapter aux sources de données et aux préférences fluctuantes des utilisateurs, et ainsi garantir de bonnes performances dans des contextes dynamiques.
La génération augmentée par récupération représente une avancée majeure dans le traitement du langage naturel. Elle combine des méthodes de récupération et de génération d’une manière qui améliore leurs performances conjointes. Cela facilite la compréhension et génère des réponses qui semblent provenir d’un être humain.
Intégrez la RAG dans vos modèles ML avec HPE
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.
