Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique innovante qui combine la génération (de textes, images, sons, etc.) avec la récupération d'information pour améliorer la pertinence et l'exactitude des prédictions des modèles d'intelligence artificielle (IA). Cette approche enrichit le modèle en intégrant des données externes, permettant ainsi de produire des réponses plus informées et contextuelles. Dans cet article, nous explorerons les concepts clés du RAG, les techniques associées, et nous détaillerons cette méthode avec des exemples concrets et des explications techniques.

Concepts Clés et Définitions

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Définition : Le RAG est une technique qui combine les capacités de génération d'un modèle avec des techniques de récupération d'information. Un système de récupération (retrieval) est utilisé pour rechercher des documents ou des données pertinentes dans une base de données externe, qui sont ensuite utilisés par un modèle de génération pour produire des réponses plus précises et contextuelles.

Analogie : Imaginez un journaliste écrivant un article. Avant de rédiger, il recherche des informations dans diverses sources pour s'assurer que son article est précis et informatif. De même, le RAG utilise des données externes pour améliorer la qualité des réponses générées par le modèle.

Techniques Associées au RAG

1. Récupération d'Information (Retrieval)

Description : Utiliser un système pour rechercher et récupérer des documents ou des données pertinentes à partir d'une grande base de données en fonction d'une requête.

Exemple :

• ElasticSearch : Un moteur de recherche qui permet de rechercher des documents textuels à grande échelle. Lorsqu'un utilisateur saisit une requête, ElasticSearch renvoie les documents les plus pertinents en fonction de la requête.

Technique :

• Construire un index des documents ou autres données à partir d'une base de données.
• Utiliser des techniques de recherche textuelle pour trouver les documents pertinents en réponse à une requête.

Analogie : Si vous cherchez des informations sur un sujet spécifique dans une bibliothèque, la récupération d'information est comme utiliser le catalogue de la bibliothèque pour trouver les livres et articles pertinents.

2. Augmentation du Contexte (Augmentation)

Description : Enrichir le contexte fourni au modèle de génération en intégrant des informations supplémentaires récupérées pour améliorer la qualité des réponses générées.

Exemple :

• Récupération de données actuelles : Utiliser les dernières informations disponibles pour compléter le contexte des modèles de génération de texte dont la formation est limitée à des données anciennes.

Technique :

• Récupérer des passages ou des documents pertinents à partir d'une base de données externe.