Search Enhancement Generation facilite la réinvention des environnements LLM et IA en temps réel pour produire des résultats de recherche meilleurs et plus précis.
Traduit de Comment l'architecture RAG surmonte les limitations du LLM , par Naren Narendran.
Dans la première partie de cette série , j'ai souligné l'adoption croissante de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM) par les organisations de divers secteurs et zones géographiques. Les entreprises croient fermement que les applications d’IA en temps réel sont des moteurs puissants qui peuvent les aider à améliorer leurs performances numériques, à surpasser leurs concurrents sur des marchés saturés, à établir des relations clients plus solides et à augmenter leurs marges bénéficiaires.
Selon Gartner , les modèles d'IA multimodaux comportant divers formats de données et de médias représenteront six solutions d'IA sur dix d'ici 2026. Les limites des LLM à usage général, telles que les données de formation obsolètes, le manque de contexte spécifique à l'organisation et les hallucinations de l'IA, sont des obstacles à une précision et à des performances de recherche élevées dans ces modèles d'IA. Cependant, comme je l’ai expliqué dans la première partie de cette série, en utilisant des bases de données vectorielles, les entreprises peuvent atténuer ces défis et faire progresser leurs applications d’IA.
Retrieval Augmented Generation (RAG) est un cadre architectural qui exploite les bases de données vectorielles pour surmonter les limites des LLM disponibles dans le commerce. Dans cet article, je vais vous guider à travers les capacités et les avantages de RAG et comment il peut faciliter la transformation complète des environnements LLM et IA en temps réel. Cependant, avant de discuter des avantages de RAG, je discuterai d'une autre solution courante aux limites du LLM : le réglage fin.
Deux façons de remédier aux limites du LLM
Bien que RAG soit l’un des moyens les plus efficaces pour surmonter les limites du LLM, ce n’est pas la seule solution. Je discute des deux méthodes ci-dessous.
réglage fin
Le réglage fin implique de prendre un LLM pré-entraîné préexistant, tel qu'une solution disponible dans le commerce, et de le former pour plusieurs époques. Les entreprises peuvent affiner le LLM de manière ponctuelle ou régulière selon leurs besoins.
Le réglage fin implique souvent des ensembles de données plus petits ou hyper-spécifiques. Par exemple, une entreprise du secteur de la santé ou de l'éducation peut souhaiter affiner un LLM générique pour répondre aux besoins spécifiques de son environnement.
Bien que le réglage fin soit une option puissante, elle prend du temps et nécessite beaucoup de ressources, ce qui en fait une option inabordable pour beaucoup.
Génération augmentée de récupération (RAG)
RAG est un cadre architectural qui aide les entreprises à utiliser des bases de données vectorielles propriétaires comme précurseur de leurs écosystèmes et processus LLM et IA. RAG utilise ces résultats de recherche comme entrée supplémentaire dans LLM qui peut être utilisée pour façonner ses réponses. RAG améliore la précision des résultats LLM en fournissant des données d'entreprise hautement contextualisées , en temps réel et spécifiques à l'entreprise via une base de données vectorielles externe.
Surtout, RAG permet aux entreprises de le faire sans recycler leur LLM. Le schéma RAG permet à LLM d'accéder à une base de données externe avant de créer une réponse à une invite ou une requête.
En contournant le processus de recyclage, RAG offre aux entreprises un moyen rentable et pratique d'améliorer leurs applications d'IA sans compromettre la précision et les performances de la recherche.
Caractéristiques et avantages de RAG
Maintenant que vous avez une compréhension de base de RAG, je souhaite me concentrer sur ses principales fonctionnalités et ses principaux avantages.
Meilleure qualité de recherche
L'amélioration de la qualité de recherche est l'un des premiers avantages que les entreprises bénéficient de RAG. Les LLM pré-entraînés à usage général ont une précision et une qualité de recherche limitées. Pourquoi? Parce qu’ils ne peuvent effectuer que ce que leur ensemble de données de formation initiale leur permet. Au fil du temps, cela conduit à des inefficacités et à des réponses aux requêtes incorrectes ou insuffisantes.
Avec RAG, les entreprises peuvent s'attendre à une recherche plus hiérarchique, holistique et contextuelle.
Incorporer des données propriétaires
Un autre avantage de l’utilisation de RAG est l’enrichissement du LLM avec des ensembles de données supplémentaires, notamment des données propriétaires. Le modèle RAG garantit que ces données propriétaires (normalisées en vecteurs numériques dans une base de données vectorielle externe) sont accessibles et récupérables. Cela permet à LLM de gérer des requêtes complexes et nuancées spécifiques à une organisation. Par exemple, si un employé pose une question spécifique à un projet, à des dossiers professionnels ou à un dossier personnel, Enhanced RAG LLM peut récupérer ces informations sans effort. L'inclusion d'ensembles de données propriétaires réduit également le risque que le LLM induise des réponses psychédéliques. Cependant, les entreprises doivent établir des garde-fous robustes pour maintenir leur sécurité et leur confidentialité ainsi que celles de leurs utilisateurs.
En plus des avantages évidents du RAG, il existe des avantages moins évidents mais tout aussi puissants. En améliorant la qualité de la recherche et en incorporant des données propriétaires, RAG permet aux entreprises d'exploiter leur LLM de diverses manières et de l'appliquer à pratiquement tous les cas d'utilisation. Cela aide également les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs actifs de données internes, ce qui les incite à optimiser de manière proactive l’écosystème de gestion des données.
OutlookRAG
RAG peut aider à générer des réponses meilleures, plus contextuelles et sans hallucinations aux questions humaines. Avec RAG, les réponses des chatbots sont plus rapides et plus précises pour les utilisateurs. Bien entendu, il ne s’agit que d’un simple cas d’utilisation. L'IA générative et le LLM prolifèrent dans différents secteurs et zones géographiques. Par conséquent, le potentiel d’utilisation de bases de données vectorielles pour optimiser les applications d’IA est infini.
De nombreux scénarios et cas d’utilisation futurs nécessitent une prise de décision en moins d’une seconde, une précision de recherche inégalée et un contexte commercial holistique. La puissance des vecteurs, notamment grâce à la recherche de similarité, est la clé du succès dans ces scénarios. Envisagez des cas d'utilisation tels que l'évaluation de la fraude et les recommandations de produits. Ceux-ci exploitent les mêmes principes de traitement vectoriel rapide pour améliorer la similarité et le contexte. Cela confirme que la base de données vectorielles LLM peut obtenir des résultats rapides et pertinents dans une variété de contextes .
Il n’y a aucune limite à ce que les entreprises peuvent réaliser en utilisant des bases de données vectorielles. Plus important encore, les bases de données vectorielles garantissent qu'aucune organisation ne se sent exclue de la participation à la révolution de l'IA.
Prévenir les barrières du LLM
L’adoption de l’IA se généralise et les modèles LLM multimodaux deviennent la norme. Dans ce contexte, les entreprises doivent s’assurer que les limites traditionnelles des LLM ne posent pas d’obstacles majeurs. La précision et les performances de la recherche sont indispensables, et les entreprises doivent continuellement rechercher des moyens d'améliorer et d'éliminer les défis du LLM standard.
Même si la mise au point constitue une solution potentielle, elle est souvent coûteuse et prend du temps. Toutes les entreprises ne disposent pas des ressources nécessaires pour affiner régulièrement un LLM à usage général. La génération d’augmentation de récupération est un moyen plus économique, pratique et efficace de transcender les limites du LLM et d’aider les entreprises à améliorer leur écosystème d’IA avec des ensembles de données externes.
Les principaux avantages de RAG incluent une meilleure qualité de recherche, la possibilité d'inclure des ensembles de données propriétaires et un cas d'utilisation plus diversifié pour LLM.
Bien que RAG soit un modèle puissant capable d’améliorer les environnements d’IA, les progrès continus dans le domaine des bases de données LLM et vectorielles indiquent que les environnements d’IA en temps réel en sont encore à leurs balbutiements : l’avenir est plein de possibilités.
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