RAG avancé : architecture, technologie, applications et perspectives de développement

Retrieval Augmented Generation (RAG) est une technique avancée qui améliore les capacités de génération des grands modèles de langage (LLM) en intégrant des sources de connaissances externes.Les LLM sont formés sur de grands ensembles de données, avec des milliards de paramètres, et sont capables d'effectuer un large éventail de tâches telles que la réponse à des questions, la traduction linguistique et l'achèvement de textes.RAG va encore plus loin en se référant à des bases de connaissances faisant autorité et spécifiques à un domaine pour améliorer la pertinence, la précision et l'utilité du contenu généré sans qu'il soit nécessaire de former à nouveau le modèle. Les RAG vont plus loin en référençant des bases de connaissances faisant autorité et spécifiques à un domaine afin d'améliorer la pertinence, la précision et l'utilité du contenu généré sans qu'il soit nécessaire de réentraîner le modèle. Cette approche rentable et efficace est idéale pour les entreprises qui cherchent à optimiser leurs systèmes d'IA.

Les grands modèles de langage (LLM) jouent un rôle clé dans le développement de chatbots intelligents et d'autres applications de traitement du langage naturel (NLP). Grâce à un entraînement intensif, ils tentent de fournir des réponses précises dans divers contextes. Toutefois, les LLM présentent eux-mêmes certaines lacunes et sont confrontés à de nombreux défis :

RAG aborde ces questions en fournissant au LLM une source de données externe faisant autorité pour améliorer la précision et la nature en temps réel des réponses du modèle. Les points suivants expliquent pourquoi le RAG est si important pour le développement du LLM :

RAG (Retrieval Augmented Generation) permet à LLM de générer des réponses plus précises, en temps réel et contextualisées en intégrant des bases de connaissances externes. Ceci est vital pour les organisations qui s'appuient sur l'IA, du service client à l'analyse de données, RAG améliore non seulement l'efficacité mais aussi la confiance des utilisateurs dans les systèmes d'IA.

Naive RAG est la méthode de génération d'amélioration de la recherche la plus basique. Son principe est simple : le système extrait des éléments d'information pertinents de la base de connaissances en fonction de la requête de l'utilisateur, puis utilise ces éléments d'information comme contexte pour générer la réponse par le biais de la modélisation linguistique.

Caractéristiques :

Le RAG avancé est basé sur le RAG naïf et utilise des techniques plus avancées pour améliorer la précision de la recherche et la pertinence contextuelle. Il surmonte certaines des limites de Naive RAG en combinant des mécanismes avancés pour mieux traiter et utiliser les informations contextuelles.

Caractéristiques :

Le RAG modulaire est l'architecture RAG la plus souple et la plus personnalisable. Elle décompose le processus d'extraction et de génération en modules distincts, ce qui permet de l'optimiser et de le remplacer en fonction des besoins d'applications spécifiques.

Caractéristiques :

Il est essentiel de comprendre ces types et ces caractéristiques pour sélectionner et mettre en œuvre l'architecture RAG la plus appropriée.

Le cadre RAG sous-jacent est une première tentative de combiner la recherche et la génération pour le NLP. Bien que cette approche soit innovante, elle se heurte encore à certaines limites :

Avec l'évolution de la technologie, des solutions plus sophistiquées sont devenues disponibles pour remédier aux lacunes des systèmes RAG de base. Les systèmes RAG avancés permettent de relever ces défis de plusieurs manières :

Améliorations du système RAG avancé sur les composants

L'évolution du RAG de base vers le RAG avancé signifie que le système apporte des améliorations significatives dans chacun des quatre composants clés : le stockage, la récupération, l'amélioration et la génération.

L'évolution des RAG de base vers les RAG avancés constitue un bond en avant significatif. En utilisant des techniques de recherche sophistiquées, une meilleure intégration contextuelle et des mécanismes d'apprentissage dynamique, les systèmes de RAG avancés fournissent une approche plus précise et contextuelle de la recherche et de la génération d'informations. Cette avancée améliore la qualité des interactions avec l'IA et jette les bases d'une communication plus raffinée et plus efficace.

Un système avancé de Génération d'Augmentation de la Récupération (RAG) nécessite de multiples composants de base qui fonctionnent ensemble pour assurer l'efficacité et l'efficience du système. Ces composants couvrent la gestion des données, le traitement des entrées des utilisateurs, la recherche et la production d'informations, ainsi que l'amélioration continue des performances du système. Voici une description détaillée de ces composants clés :

La base d'un système RAG avancé est la préparation et la gestion des données, ce qui implique un certain nombre d'éléments clés :

Le module de traitement des données de l'utilisateur joue un rôle essentiel en veillant à ce que le système puisse traiter les demandes de manière efficace :

Le système de recherche d'informations est au cœur de l'architecture RAG et est chargé de récupérer les informations les plus pertinentes à partir d'un index de données prétraitées :

Lorsque des informations pertinentes sont recherchées, le système doit produire une réponse cohérente et adaptée au contexte :

Les systèmes RAG avancés devraient être capables d'auto-apprentissage et d'amélioration, et les mécanismes de retour d'information sont essentiels pour une optimisation continue :

Pour qu'un système RAG avancé fonctionne au mieux dans un environnement organisationnel, une intégration transparente avec les systèmes existants est essentielle :

La sécurité et la conformité sont particulièrement importantes en raison de la sensibilité des données de l'entreprise :

Les systèmes RAG de classe entreprise doivent être évolutifs et capables de maintenir de bonnes performances sous des charges élevées :

Les systèmes RAG avancés devraient également disposer de solides capacités d'analyse et d'établissement de rapports :

Les systèmes RAG avancés au niveau de l'entreprise représentent une combinaison de technologies d'IA de pointe, de mécanismes robustes de traitement des données, d'infrastructures sécurisées et évolutives, et de capacités d'intégration transparentes. En combinant ces éléments, les organisations sont en mesure de construire des systèmes de GCR capables de récupérer et de générer des informations de manière efficace, tout en faisant partie intégrante du système technologique de l'entreprise. Ces systèmes n'apportent pas seulement une valeur commerciale significative, mais améliorent également les processus de prise de décision et renforcent l'efficacité opérationnelle globale.

L'indexation est un processus clé qui améliore la précision et l'efficacité des systèmes de grands modèles linguistiques (LLM). L'indexation est plus qu'un simple stockage de données ; elle implique l'organisation systématique et l'optimisation des données pour garantir que l'information est facile à accéder et à comprendre, tout en conservant un contexte important. Une indexation efficace permet de retrouver les données avec précision et efficacité, ce qui permet aux gestionnaires de l'apprentissage tout au long de la vie de fournir des réponses pertinentes et précises. Parmi les techniques utilisées dans le processus d'indexation, on peut citer

Technique 1 : Optimisation des blocs de texte grâce à l'optimisation des blocs
L'objectif de l'optimisation des blocs est d'ajuster la taille et la structure des blocs de texte de manière à ce qu'ils ne soient ni trop grands ni trop petits, tout en conservant le contexte, ce qui permet d'améliorer la recherche.

Technique 2 : Conversion du texte en vecteurs à l'aide de modèles d'intégration avancés

Après avoir créé des blocs de texte, l'étape suivante consiste à convertir ces blocs en représentations vectorielles. Ce processus transforme le texte en vecteurs numériques qui capturent sa signification sémantique. Des modèles tels que BGE-large ou la famille d'intégration E5 sont efficaces pour représenter les nuances du texte. Ces représentations vectorielles sont cruciales pour la recherche ultérieure et l'appariement sémantique.

Technique 3 : Amélioration de la concordance sémantique par l'intégration d'un réglage fin
L'objectif du réglage fin de l'intégration est d'améliorer la compréhension sémantique des données indexées par le modèle d'intégration, et donc d'améliorer la précision de la correspondance entre les informations extraites et la requête de l'utilisateur.

Technique 4 : Améliorer l'efficacité de la recherche grâce à des représentations multiples
Les techniques de multi-représentation convertissent les documents en unités de recherche légères, telles que les résumés, afin d'accélérer le processus de recherche et d'améliorer la précision lorsque l'on travaille avec des documents volumineux.

Technique 5 : Utilisation d'index hiérarchiques pour organiser les données
L'indexation hiérarchique améliore la recherche en structurant les données en plusieurs niveaux, du plus détaillé au plus général, grâce à des modèles tels que RAPTOR, qui fournissent des informations contextuelles à la fois larges et précises.

Technique 6 : Amélioration de la recherche de données grâce à l'ajout de métadonnées
Les techniques d'ajout de métadonnées ajoutent des informations supplémentaires à chaque bloc de données afin d'améliorer les capacités d'analyse et de classification, ce qui rend la recherche de données plus systématique et contextuelle.

La transformation des requêtes vise à optimiser la saisie de l'utilisateur et à améliorer la qualité de la recherche d'informations. En utilisant les LLM, le processus de transformation est capable de rendre les requêtes complexes ou ambiguës plus claires et plus spécifiques, améliorant ainsi l'efficacité et la précision globales de la recherche.

Technique 1 : Utilisation de HyDE (Hypothetical Document Embedding) pour améliorer la clarté des requêtes
HyDE améliore la pertinence et la précision de la recherche d'informations en générant des données d'hypothèse pour renforcer la similarité sémantique entre les questions et le contenu de référence.

Technique 2 : Simplifier les requêtes complexes avec des requêtes en plusieurs étapes
Les requêtes en plusieurs étapes décomposent les questions complexes en sous-questions plus simples, récupèrent les réponses à chaque sous-question séparément et regroupent les résultats pour fournir une réponse plus précise et plus complète.

Technique 3 : Améliorer le contexte à l'aide d'indices de retour en arrière
La technique du backtracking hinting génère une requête générale plus large à partir de la requête originale complexe, de sorte que le contexte aide à fournir une base pour la requête spécifique, améliorant ainsi la réponse finale en combinant les résultats de la requête originale et de la requête plus large.

Technique 4 : Amélioration de la récupération grâce à la réécriture de la requête
La technique de réécriture des requêtes utilise le LLM pour reformuler la requête initiale afin d'améliorer la recherche. LangChain et LlamaIndex utilisent tous deux cette technique, LlamaIndex fournissant une implémentation particulièrement puissante qui améliore considérablement la recherche.

Le rôle de l'acheminement des requêtes est d'optimiser le processus de recherche en envoyant la requête à la source de données la plus appropriée en fonction des caractéristiques de la requête, en veillant à ce que chaque requête soit traitée par le composant du système le plus approprié.

Technique 1 : Routage logique
Le routage logique optimise la recherche en analysant la structure de la requête pour sélectionner la source de données ou l'index le plus approprié. Cette approche garantit que la requête est traitée par la source de données la mieux à même de fournir une réponse précise.

Technologie 2 : Routage sémantique
Le routage sémantique dirige la requête vers la source de données ou l'index approprié en analysant la signification sémantique de la requête. Il améliore la précision de la recherche en comprenant le contexte et la signification de la requête, en particulier pour les questions complexes ou nuancées.

L'optimisation avant extraction améliore la qualité et la possibilité d'extraction des informations dans un index de données ou une base de connaissances. Les méthodes d'optimisation spécifiques varient en fonction de la nature, de la source et de la taille des données. Par exemple, l'augmentation de la densité de l'information peut générer des réponses plus précises avec moins de jetons, améliorant ainsi l'expérience de l'utilisateur et réduisant les coûts. Toutefois, les méthodes d'optimisation qui fonctionnent pour un système peuvent ne pas fonctionner pour d'autres. Les grands modèles de langage (LLM) fournissent des outils permettant de tester et d'ajuster ces optimisations, ce qui permet d'adopter des approches personnalisées pour améliorer la recherche dans différents domaines et applications.

Technique 1 : Utilisation de LLM pour augmenter la densité de l'information
Une étape fondamentale dans l'optimisation d'un système RAG consiste à améliorer la qualité des données avant qu'elles ne soient indexées. En utilisant les LLM pour le nettoyage, l'étiquetage et le résumé des données, la densité d'information peut être augmentée, ce qui permet d'obtenir des résultats plus précis et plus efficaces dans le traitement des données.

Technique 2 : Recherche d'index hiérarchique
Les recherches par indexation hiérarchique simplifient le processus de recherche en créant des résumés de documents comme première couche de filtres. Cette approche multicouche garantit que seules les données les plus pertinentes sont prises en compte au stade de la recherche, ce qui améliore l'efficacité et la précision de la recherche.

Technique 3 : Améliorer la symétrie de la recherche grâce à des paires hypothétiques de questions-réponses
Pour remédier à l'asymétrie entre les requêtes et les documents, cette technique utilise des LLM pour générer des paires hypothétiques de questions-réponses à partir de documents. En intégrant ces paires de questions-réponses dans la recherche, le système peut mieux répondre à la requête de l'utilisateur, améliorant ainsi la similarité sémantique et réduisant les erreurs de recherche.

Technique 4 : Déduplication avec LLMs
Les informations en double peuvent être à la fois bénéfiques et préjudiciables à un système RAG. L'utilisation de LLM pour dédupliquer des blocs de données optimise l'indexation des données, réduit le bruit et augmente la probabilité de générer des réponses exactes.

Technique 5 : Tester et optimiser les stratégies de découpage en morceaux
Une stratégie de découpage efficace est essentielle pour la récupération. En effectuant des tests A/B avec différentes tailles de morceaux et différents taux de chevauchement, il est possible de trouver l'équilibre optimal pour un cas d'utilisation particulier. Cela permet de conserver un contexte suffisant sans disperser ou diluer les informations pertinentes.

Technique 6 : Utilisation d'un index à fenêtre coulissante
L'indexation par fenêtre coulissante garantit que les informations contextuelles importantes ne sont pas perdues entre les segments par le chevauchement des blocs de données au cours du processus d'indexation. Cette approche maintient la continuité des données et améliore la pertinence et la précision des informations recherchées.

Technique 7 : Augmenter la granularité des données
L'amélioration de la granularité des données est principalement obtenue en appliquant des techniques de nettoyage des données afin de supprimer les informations non pertinentes et de ne conserver dans l'index que le contenu le plus précis et le plus récent. Cela améliore la qualité de la recherche et garantit que seules les informations pertinentes sont prises en compte.

Technique 8 : Ajout de métadonnées
L'ajout de métadonnées, telles que la date, l'objet ou la section, peut améliorer la précision de la recherche, ce qui permet au système de se concentrer plus efficacement sur les données les plus pertinentes et d'améliorer la recherche dans son ensemble.

Technique 9 : Optimisation de la structure de l'index
L'optimisation de la structure d'indexation implique le redimensionnement des morceaux et l'utilisation de stratégies d'indexation multiples, telles que l'extraction par fenêtre de phrase, afin d'améliorer la manière dont les données sont stockées et extraites. En intégrant des phrases individuelles tout en maintenant une fenêtre contextuelle, cette approche permet une extraction plus riche et plus précise sur le plan contextuel pendant l'inférence.

Dans la phase d'extraction, le système recueille les informations nécessaires pour répondre à la requête de l'utilisateur. Une technologie de recherche avancée garantit que le contenu récupéré est à la fois complet et contextuel, ce qui constitue une base solide pour les étapes de traitement ultérieures.

Technique 1 : Optimisation des requêtes de recherche avec les LLM
Les LLM optimisent la requête de l'utilisateur pour qu'elle corresponde mieux aux exigences du système de recherche, qu'il s'agisse d'une recherche simple ou d'une requête de dialogue complexe. Cette optimisation garantit que le processus de recherche est plus ciblé et plus efficace.

Technique 2 : Correction de l'asymétrie requête-document avec HyDE
En générant des documents de réponse hypothétiques, la technique HyDE améliore la similarité sémantique dans la recherche et résout l'asymétrie entre les requêtes courtes et les documents longs.

TECHNIQUE 3 : Mise en œuvre du routage des requêtes ou des modèles de décision RAG
Dans les systèmes utilisant des sources de données multiples, l'acheminement des requêtes optimise l'efficacité de la recherche en orientant les recherches vers la base de données appropriée. Le modèle de décision RAG optimise encore ce processus en déterminant quand une recherche est nécessaire pour économiser des ressources lorsque le modèle de langage étendu peut répondre de manière indépendante.

Technique 4 : Exploration en profondeur avec des chercheurs récursifs
Un chercheur récursif effectue d'autres requêtes sur la base du résultat précédent et convient pour explorer en profondeur des données pertinentes afin d'obtenir des informations détaillées ou complètes.

Technique 5 : Optimiser la sélection des sources de données à l'aide d'extracteurs d'itinéraires
Le Routing Retriever utilise le LLM pour sélectionner dynamiquement la source de données ou l'outil d'interrogation le plus approprié afin d'améliorer l'efficacité du processus de recherche en fonction du contexte de l'interrogation.

Technique 6 : Génération automatique de requêtes à l'aide d'un "auto-retriever".
L'Auto-Retriever utilise le LLM pour générer automatiquement des filtres de métadonnées ou des instructions d'interrogation, ce qui simplifie le processus d'interrogation de la base de données et optimise la recherche d'informations.

Technique 7 : Combinaison des résultats à l'aide d'un chercheur de fusion
Le Fusion Retriever combine les résultats de plusieurs requêtes et index pour fournir une vue complète et non redondante de l'information, garantissant ainsi une recherche exhaustive.

Technique 8 : Agrégation de contextes de données à l'aide de chercheurs de fusion automatique
L'Auto Merge Retriever combine plusieurs segments de données en un seul contexte unifié, améliorant ainsi la pertinence et l'exhaustivité des informations en intégrant des contextes plus restreints.

Technique 9 : Affiner le modèle d'intégration
En affinant le modèle d'intégration pour le rendre plus spécifique au domaine, on améliore la capacité à traiter la terminologie spécialisée. Cette approche améliore la pertinence et la précision des informations recherchées en alignant plus étroitement le contenu spécifique au domaine.

Technique 10 : Mise en œuvre de l'intégration dynamique
Les embeddings dynamiques vont au-delà des représentations statiques en adaptant les vecteurs de mots au contexte, ce qui permet une compréhension plus nuancée de la langue. Cette approche, telle que le modèle embeddings-ada-02 d'OpenAI, capture les significations contextuelles de manière plus précise et fournit donc des résultats de recherche plus exacts.

Technique 11 : Utilisation de la recherche hybride
La recherche hybride combine la recherche vectorielle et la correspondance traditionnelle des mots-clés, permettant à la fois la similarité sémantique et la reconnaissance précise des termes. Cette approche est particulièrement efficace dans les scénarios où une reconnaissance précise des termes est nécessaire, ce qui garantit une recherche complète et précise.

Une fois que le contenu pertinent a été acquis, la phase de post-récupération se concentre sur la manière de rassembler ce contenu de manière efficace. Cette étape consiste à fournir des informations contextuelles précises et concises au modèle linguistique étendu (LLM), en veillant à ce que le système dispose de tous les détails nécessaires pour générer des réponses cohérentes et précises. La qualité de cette intégration détermine directement la pertinence et la clarté du résultat final.

Technique 1 : Optimiser les résultats de recherche en les réorganisant
Après l'extraction, le modèle de réorganisation réorganise les résultats de la recherche pour placer les documents les plus pertinents plus près de la requête, améliorant ainsi la qualité des informations fournies au mécanisme d'apprentissage tout au long de la vie et, par conséquent, la génération de la réponse finale. Le réarrangement ne réduit pas seulement le nombre de documents à fournir au mécanisme d'apprentissage tout au long de la vie, mais agit également comme un filtre pour améliorer la précision du traitement linguistique.

Technique 2 : Optimisation des résultats de recherche par compression avec des indices contextuels
Le LLM peut filtrer et compresser les informations récupérées avant de générer l'invite finale. La compression permet au LLM de se concentrer davantage sur les informations critiques en réduisant les informations de fond redondantes et en supprimant les bruits parasites. Cette optimisation améliore la qualité de la réponse, en la concentrant sur les détails importants. Des cadres comme LLMLingua améliorent encore ce processus en supprimant les jetons superflus, ce qui rend les messages-guides plus concis et plus efficaces.

Technique 3 : Notation et filtrage des documents récupérés en corrigeant les erreurs de grammaire et d'orthographe
Avant que le contenu ne soit introduit dans le LLM, les documents doivent être sélectionnés et filtrés afin d'éliminer les documents non pertinents ou moins précis. Cette technique garantit que seules des informations pertinentes et de haute qualité sont utilisées, améliorant ainsi la précision et la fiabilité de la réponse. Le RAG correctif utilise un modèle tel que T5-Large pour évaluer la pertinence des documents récupérés et filtre ceux qui sont inférieurs à un seuil prédéfini, ce qui garantit que seules les informations utiles sont prises en compte dans la génération de la réponse finale.

Au cours de la phase de génération, les informations extraites sont évaluées et réorganisées afin d'identifier le contenu le plus important. À ce stade, la technologie avancée consiste à sélectionner les détails clés qui augmentent la pertinence et la fiabilité de la réponse. Ce processus garantit que le contenu généré ne répond pas seulement à la requête, mais qu'il est également étayé par les données extraites de manière significative.

Technique 1 : Réduire le bruit grâce à des conseils sur la chaîne de pensée
Les messages-guides de la chaîne de pensée aident le LLM à gérer les informations d'arrière-plan bruyantes ou non pertinentes, augmentant ainsi la probabilité de générer une réponse précise même s'il y a des interférences dans les données.

TECHNIQUE 2 : Auto-réflexion sur le système par le biais de l'auto-RAG
La méthode Self-RAG consiste à apprendre au modèle à utiliser des jetons de réflexion pendant la génération afin qu'il puisse évaluer et améliorer ses propres résultats en temps réel, en choisissant la meilleure réponse sur la base de la véracité et de la qualité.

Technique 3 : Ignorer les arrière-plans superflus grâce à un réglage fin
Le système RAG a été spécialement affiné pour améliorer la capacité du LLM à ignorer les éléments extérieurs, garantissant ainsi que seules les informations pertinentes influencent la réponse finale.

Technique 4 : Amélioration de la robustesse du LLM face à des contextes non pertinents grâce au raisonnement en langage naturel
L'intégration de modèles d'inférence du langage naturel permet de filtrer les informations contextuelles non pertinentes en comparant le contexte récupéré avec la réponse générée, garantissant ainsi que seules les informations pertinentes influencent le résultat final.

Technique 5 : Contrôle de l'extraction des données avec FLARE
FLARE (Flexible Language Modelling Adaptation for Retrieval Enhancement) est une approche basée sur l'ingénierie des indices qui garantit que le LLM ne récupère les données que lorsque cela est nécessaire. Il adapte continuellement la requête et vérifie les mots-clés à faible probabilité qui déclenchent la récupération de documents pertinents afin d'améliorer la précision de la réponse.

Technique 6 : Amélioration de la qualité des réponses avec ITER-RETGEN
ITER-RETGEN (Iterative Retrieval-Generation) améliore la qualité des réponses en exécutant de manière itérative le processus de génération. Chaque itération utilise le résultat précédent comme contexte pour récupérer des informations plus pertinentes, améliorant ainsi continuellement la qualité et la pertinence de la réponse finale.

Technique 7 : Clarifier les questions à l'aide de l'arbre de clarification (ToC)
ToC génère récursivement des questions spécifiques pour clarifier les ambiguïtés de la requête initiale. Cette approche affine le processus de questions-réponses en évaluant et en affinant en permanence la question initiale, ce qui permet d'obtenir une réponse finale plus détaillée et plus précise.

Dans les technologies avancées de récupération et de génération augmentée (RAG), le processus d'évaluation est essentiel pour garantir que les informations récupérées et synthétisées sont à la fois exactes et pertinentes par rapport à la requête de l'utilisateur. Le processus d'évaluation se compose de deux éléments clés : les scores de qualité et les capacités requises.

L'évaluation de la qualité se concentre sur la mesure de l'exactitude et de la pertinence du contenu :

Les capacités requises sont celles que le système doit posséder pour fournir des résultats de haute qualité :

Ensemble, ces éléments d'évaluation garantissent que le système Advanced RAG fournit une réponse à la fois précise et pertinente, solide, fiable et adaptée aux besoins spécifiques de l'utilisateur.

L'intégration d'un moteur de chat dans un système avancé de génération augmentée de recherche (RAG) améliore la capacité du système à traiter les questions de suivi et à maintenir le contexte du dialogue, comme le fait la technologie traditionnelle des chatbots. Différentes mises en œuvre offrent différents niveaux de complexité :

Ces mises en œuvre contribuent à améliorer la cohérence et la pertinence du dialogue dans le système RAG et offrent différents niveaux de complexité en fonction des besoins.

Il est important de garantir l'exactitude des références, en particulier lorsque plusieurs sources contribuent aux réponses générées. Cela peut se faire de plusieurs manières :

En appliquant ces stratégies, la précision et la fiabilité des citations de référence peuvent être considérablement améliorées, ce qui garantit que les réponses générées sont à la fois crédibles et bien étayées.

Les agents jouent un rôle important dans l'amélioration des performances des systèmes RAG (Retrieval Augmented Generation) en fournissant des outils et des fonctionnalités supplémentaires au Large Language Model (LLM) afin d'étendre sa portée. Introduits à l'origine par le biais de l'API LLM, ces agents permettent aux LLM de tirer parti de fonctions de code externes, d'API et même d'autres LLM pour améliorer leur fonctionnalité.

Une application importante des agents est la recherche multi-documents. Par exemple, les assistants récents de l'OpenAI démontrent des avancées dans ce concept. Ces assistants augmentent les LLM traditionnels en intégrant des fonctionnalités telles que des journaux de discussion, des magasins de connaissances, des interfaces de téléchargement de documents et des API d'appels de fonctions qui convertissent le langage naturel en commandes exploitables.

L'utilisation d'agents s'étend également à la gestion de documents multiples, où chaque document est traité par un agent dédié, comme les résumés et les quiz. Un agent central de haut niveau supervise ces agents spécifiques aux documents, achemine les requêtes et consolide les réponses. Cette configuration permet d'effectuer des comparaisons et des analyses complexes entre plusieurs documents, démontrant ainsi des techniques avancées de RAG.

La dernière étape du processus RAG consiste à synthétiser le contexte récupéré et la requête initiale de l'utilisateur en une réponse. Outre la combinaison directe du contexte avec la requête et son traitement par le LLM, des approches plus raffinées sont possibles :

Ces techniques améliorent la qualité et la précision des réponses du système RAG, démontrant le potentiel des méthodes avancées dans la synthèse des réponses.

L'adoption de ces technologies RAG avancées peut améliorer considérablement les performances et la fiabilité du système. En optimisant le processus à chaque étape, du prétraitement des données à la génération de réponses, les entreprises peuvent créer des applications d'IA plus précises, plus efficaces et plus puissantes.

Ces applications illustrent le large éventail de possibilités offertes par les systèmes RAG avancés et démontrent leur capacité à améliorer l'efficacité, la précision et la compréhension. Qu'il s'agisse d'améliorer l'assistance à la clientèle, de renforcer les études de marché ou de rationaliser l'analyse des données, les systèmes RAG avancés fournissent des solutions inestimables qui favorisent la prise de décisions stratégiques et l'excellence opérationnelle.

Au cœur de tout outil de dialogue se trouve le flux de dialogue, c'est-à-dire les étapes par lesquelles le système traite les données de l'utilisateur et génère des réponses. Pour les outils avancés basés sur les RAG, la conception du flux de dialogue doit être soigneusement planifiée afin de tirer pleinement parti des capacités d'extraction du système RAG et de la génération de modèles linguistiques. Ce flux se compose généralement de plusieurs étapes clés :

Un aspect important de la construction d'outils de dialogue RAG avancés est la mise en œuvre de mécanismes de prise de décision qui contrôlent le flux du dialogue. Ces mécanismes aident le système à décider intelligemment quand il doit récupérer des informations, quand il doit s'appuyer sur des capacités génératives et quand il doit informer l'utilisateur qu'aucune donnée pertinente n'est disponible. Grâce à ces décisions, l'outil peut devenir plus flexible et s'adapter à divers scénarios de dialogue.

Les messages-guides jouent un rôle clé dans l'orientation du comportement conversationnel des modèles linguistiques. Pour concevoir des messages-guides efficaces, il faut bien comprendre les informations contextuelles, les objectifs de l'interaction, ainsi que le style et le ton souhaités. Exemple :

La création d'outils de dialogue utilisant des techniques avancées de RAG nécessite une stratégie intégrée qui combine les forces de la recherche et de la génération. En concevant soigneusement les flux de dialogue, en mettant en œuvre des mécanismes de prise de décision intelligents et en développant des messages-guides efficaces, les développeurs peuvent créer des outils d'IA qui fournissent à la fois des réponses précises et riches en contexte, ainsi que des interactions naturelles et significatives avec les utilisateurs.

L'étape de l'extraction est essentielle pour la qualité de la réponse finale. Dans une application RAG de base, le processus d'extraction est relativement simple, mais dans une application RAG avancée, vous pouvez utiliser les améliorations suivantes :

Après avoir amélioré le processus de recherche, l'étape suivante consiste à optimiser la manière dont le Big Language Model génère des réponses :

Afin d'améliorer en permanence les performances des applications RAG, il est important d'intégrer des boucles de rétroaction dans le système :

Au fur et à mesure que les applications RAG progressent, la mise à l'échelle et l'optimisation des performances deviennent de plus en plus importantes :

Un graphe de connaissances est une représentation structurée de l'information dans laquelle les entités (nœuds) et les relations entre elles (arêtes) sont explicitement définies. Ces entités peuvent être des objets concrets (tels que des personnes et des lieux) ou des concepts abstraits. Les relations entre les entités permettent de construire un réseau de connaissances qui rend la recherche de données, le raisonnement et l'inférence plus cognitifs pour l'homme. Plus qu'un simple stockage de données, le graphe de connaissances capture les relations riches et nuancées au sein d'un domaine, ce qui en fait un outil puissant dans les applications d'intelligence artificielle.

L'amélioration des requêtes est une solution au problème des questions peu claires dans le système RAG. L'objectif est d'ajouter le contexte nécessaire à une requête pour s'assurer que même les questions vagues peuvent être interprétées avec précision. Par exemple, dans le domaine financier, des questions telles que "Quels sont les défis actuels liés à la mise en œuvre de la réglementation financière ? Les questions telles que "Quels sont les défis actuels dans la mise en œuvre de la réglementation financière ?" peuvent être améliorées pour inclure des entités spécifiques telles que "conformité AML" ou "processus KYC" afin de concentrer le processus de recherche sur les informations les plus pertinentes.

Dans le domaine juridique, des questions telles que "Quels sont les risques associés aux contrats ?" peuvent être complétées par l'ajout de types de contrats spécifiques, tels que "contrat de travail" ou "contrat de service", sur la base du contexte fourni par le graphe de connaissances.

La planification des requêtes, quant à elle, décompose les requêtes complexes en parties gérables en générant des sous-questions. Cela permet au système RAG de récupérer et d'intégrer les informations les plus pertinentes pour fournir une réponse complète. Par exemple, pour répondre à la question "Quel est l'impact des nouvelles normes d'information financière sur l'entreprise ?" le système pourrait d'abord extraire des données sur les différentes normes d'information, les calendriers de mise en œuvre et les impacts historiques sur les différents domaines.

Dans le domaine médical, une question telle que "Quelles sont les dernières avancées en matière de dispositifs médicaux ? peut être décomposée en sous-questions qui explorent les avancées dans des domaines spécifiques, tels que les "dispositifs implantables", les "dispositifs de diagnostic" ou les "outils chirurgicaux", ce qui permet au système d'obtenir des informations détaillées et pertinentes à partir de chaque sous-catégorie. Le système obtient ainsi des informations détaillées et pertinentes de chaque sous-catégorie.

Grâce à l'amélioration et à la planification des requêtes, le Knowledge Graph permet d'optimiser et de structurer les requêtes afin d'améliorer la précision et la pertinence de la recherche d'informations, ce qui permet d'obtenir des réponses plus précises et plus utiles dans des domaines complexes tels que la finance, le droit et les soins de santé.

Dans les systèmes de génération assistée par récupération (RAG), les graphes de connaissances améliorent le processus de récupération et de génération en fournissant des données structurées et riches en contexte. Les systèmes RAG traditionnels s'appuient sur des textes non structurés et des bases de données vectorielles, ce qui peut entraîner une recherche d'informations inexacte ou incomplète. En intégrant les graphes de connaissances, les systèmes RAG sont capables de.. :

Le graphe de connaissances se compose des principaux éléments suivants :

La méthodologie KG-RAG comprend trois étapes principales :

Cette méthodologie met en évidence le rôle important des connaissances structurées dans l'amélioration du processus de recherche et de génération des systèmes RAG.

L'intégration du graphe de connaissances dans le système RAG présente plusieurs avantages significatifs :

L'utilisation de graphes de connaissances en conjonction avec de grands modèles de langage (LLM) dans les systèmes RAG améliore la représentation globale des connaissances et les capacités de raisonnement. Cette combinaison permet une fusion dynamique des connaissances, garantissant que les informations restent à jour et pertinentes au moment de l'inférence, générant ainsi des réponses plus précises et plus perspicaces.Les LLM peuvent utiliser des données structurées et non structurées pour fournir des résultats de meilleure qualité.

La cartographie des connaissances gagne du terrain dans les questionnaires sur la chaîne de pensée, en particulier lorsqu'elle est utilisée en conjonction avec la modélisation du langage étendu (LLM). Cette approche consiste à décomposer les questions complexes en sous-questions, à récupérer les informations pertinentes et à les synthétiser pour former une réponse finale. Les graphes de connaissances fournissent des informations structurées dans ce processus, améliorant ainsi le pouvoir de raisonnement du LLM.

Par exemple, un agent LLM peut d'abord utiliser le graphe de connaissances pour identifier les entités pertinentes dans une requête, puis obtenir davantage d'informations à partir de différentes sources, et enfin générer une réponse complète qui reflète les connaissances interconnectées dans le graphe.

Dans le passé, les graphes de connaissances étaient principalement utilisés dans des domaines à forte intensité de données, tels que l'analyse de données massives et les systèmes de recherche d'entreprise, où leur rôle consistait à maintenir la cohérence et l'uniformité entre différents silos de données. Cependant, avec le développement de systèmes RAG basés sur de grands modèles de langage, les graphes de connaissances ont trouvé de nouveaux scénarios d'application. Ils servent désormais de complément structuré aux grands modèles linguistiques probabilistes, contribuant à réduire les fausses informations, à fournir plus de contexte et à agir comme un mécanisme de mémoire et de personnalisation dans les systèmes d'intelligence artificielle.

GraphRAG est une méthodologie de recherche de pointe qui combine les graphes de connaissance et les bases de données vectorielles dans une architecture RAG (Retrieval Augmented Generation). Ce modèle hybride exploite les forces des deux systèmes pour fournir des solutions d'IA plus précises, plus contextuelles et plus faciles à comprendre.Gartner a déclaré L'importance croissante des graphes de connaissances dans l'amélioration de la stratégie des produits et la création de nouveaux scénarios d'application de l'IA.

Les caractéristiques de GraphRAG sont les suivantes

GraphRAG présente plusieurs avantages significatifs par rapport aux méthodes RAG traditionnelles :

Plusieurs architectures GraphRAG apparaissent comme des moyens d'intégrer efficacement les graphes de connaissances dans les systèmes RAG :

Au fur et à mesure de l'évolution de GraphRAG, plusieurs modèles émergent :

Ces modèles montrent comment GraphRAG modifie la façon dont les systèmes d'intelligence artificielle traitent les requêtes complexes et génèrent des réponses.

Applications de GraphRAG

Au fur et à mesure que l'IA progresse, il devient de plus en plus important d'incorporer des graphes de connaissances dans les systèmes de génération d'augmentation de la recherche. L'émergence de GraphRAG démontre les avantages de la combinaison des graphes de connaissances avec les méthodes vectorielles traditionnelles, offrant une approche plus complète et plus efficace de la recherche d'informations et de la génération de réponses.

Le RAG multimodal est une extension avancée du cadre RAG classique qui combine les mécanismes de recherche avec l'IA générative pour de multiples types de données. Alors que les systèmes RAG traditionnels obtiennent des informations en interrogeant des bases de données textuelles, la RAG multimodale étend cette capacité en intégrant du texte, des images, de l'audio et de la vidéo dans le processus de recherche et de génération. Cette extension permet aux modèles d'IA de tirer parti d'un plus large éventail d'entrées pour générer des résultats plus complets et plus nuancés.

Le flux de travail d'un RAG multimodal consiste à encoder différents types de données dans un format structuré, généralement des vecteurs, afin que le modèle d'IA puisse les traiter. Ces vecteurs sont stockés dans un espace d'intégration partagé qui contient des données provenant de différentes modalités. Lorsqu'une requête est formulée, le modèle extrait les informations pertinentes de ces modalités, ce qui permet de fournir une réponse plus riche et plus précise. Par exemple, pour une requête concernant un événement historique, le système peut récupérer des descriptions textuelles, des images pertinentes, des clips audio de commentaires d'experts et des séquences vidéo qui, ensemble, forment une réponse plus détaillée et plus informative.

Un certain nombre d'approches peuvent être adoptées pour réaliser un RAG multimodal, chacune présentant des avantages et des défis particuliers :

L'architecture du RAG multimodal s'appuie sur les fondements des RAG traditionnels tout en intégrant la complexité du traitement de plusieurs types de données. L'architecture de base comprend les éléments clés suivants :

Plusieurs stratégies clés doivent être employées pour gérer les informations des différentes modalités dans un système RAG :

Les RAG multimodaux améliorent considérablement les capacités des chatbots, leur permettant de fournir des expériences interactives plus riches et plus contextualisées. Les chatbots traditionnels s'appuient principalement sur le texte, ce qui limite leur capacité à répondre à des informations visuelles ou sonores. Les RAG multimodaux permettent aux chatbots de capturer et d'intégrer des informations provenant d'images, de vidéos et de clips audio afin d'offrir à l'utilisateur une expérience plus complète et plus intéressante.

Par exemple, en utilisant les RAG multimodaux Chatbot de support client Des vidéos d'instruction, des images de produits ou des guides audio peuvent être affichés en réponse à la demande d'un utilisateur, ce qui permet d'apporter une aide plus interactive et plus pratique. Ceci est particulièrement important dans des domaines tels que la vente au détail, les soins de santé et l'éducation, où la communication doit souvent être soutenue par de multiples formes d'information.

L'introduction de la fonctionnalité multimodale ouvre de nouvelles perspectives dans un grand nombre de secteurs :

La RAG multimodale est une avancée technologique importante qui a le potentiel de changer la façon dont les systèmes d'intelligence artificielle interagissent avec les utilisateurs et leur répondent. En intégrant plusieurs types de données dans le processus d'extraction et de génération, les systèmes de RAG multimodale sont en mesure de fournir des résultats plus riches, plus précis et contextualisés, ce qui ouvre de nouvelles possibilités dans toute une série de secteurs d'activité. Au fur et à mesure que la technologie évolue, on s'attend à ce que ses applications se développent pour améliorer encore la capacité de l'IA à traiter des informations multimodales complexes.

ZBrain offre de nombreux avantages pour le développement de solutions d'IA d'entreprise, notamment

Le système RAG avancé de ZBrain, la prise en charge multimodale et l'intégration robuste des graphes de connaissances en font une plateforme puissante qui permet d'améliorer la précision, l'efficacité et la compréhension dans un large éventail d'applications.