RAG IA generative

RAG IA définition

La RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique avancée en intelligence artificielle, particulièrement utilisée dans le domaine des modèles de génération de texte, comme les modèles de langage (LLM) tels que GPT. RAG combine deux éléments clés : la recherche d’informations (retrieval) et la génération de texte (generation).

Fonctionnement de la RAG

Recherche (Retrieval)

• Lorsqu’une requête est soumise, le système utilise un moteur de recherche pour extraire des informations à partir d’une base de données ou d’une collection de documents.
• Cette étape repose souvent sur des algorithmes de recherche sémantique ou des techniques comme la recherche par similarité pour identifier les documents ou les passages les plus pertinents.

Génération (Generation)

• Une fois les informations pertinentes récupérées, un modèle génératif, tel qu’un modèle de langage, est utilisé pour générer du texte.
• Le modèle s’appuie sur les documents extraits pour produire une réponse plus précise et contextuellement informée.

Avantages de RAG

• Amélioration de la précision : La génération de texte est augmentée par les informations actualisées ou spécifiques extraites des bases de données, ce qui améliore la qualité et la fiabilité des réponses générées.
• Mémoire externe : Contrairement aux modèles de langage purement génératifs, qui ne peuvent s’appuyer que sur leurs paramètres internes, RAG permet de compléter les capacités de génération avec des données externes dynamiques, sur des sujets récents ou spécialisés.
• Polyvalence : Utilisé dans divers domaines comme les systèmes de question-réponse, la recherche documentaire, l’assistance conversationnelle, et la synthèse d’informations complexes.

Exemple d’application

Si vous posez une question à un système RAG, il va d’abord rechercher des informations pertinentes dans une base de données, comme des articles scientifiques ou des manuels, puis il va utiliser un modèle génératif pour produire une réponse qui intègre ces informations de manière cohérente et fluide.

RAG est donc particulièrement utile pour les applications qui nécessitent des réponses très informées et à jour, où la simple génération basée sur des données pré-entraînées pourrait être insuffisante.