Révolutionner l'IA grâce au modèle RAG d'adesso

Découvrez le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) d'adesso : une percée dans l’univers de l’IA, qui améliore les grands modèles linguistiques (LLM) grâce à l’exploitation d’informations externes actualisées. Ce modèle offre le potentiel d’exploiter des solutions d'IA plus intelligentes et rentables, en s'adaptant dynamiquement aux nouvelles informations. Rafael Dubach, l’un des experts IA chez adesso, vous propose d'explorer le cœur du modèle RAG, ses avantages et la technologie avancée qui se cache derrière cette innovation pour exploiter votre base de données interne.

En quoi consiste exactement la génération augmentée par récupération (RAG) ?

La RAG améliore la façon dont les grands modèles linguistiques (LLM) produisent des réponses en les intégrant à une base de connaissances externes faisant autorité au-delà de leurs données d’entraînement. Les LLM, qui apprennent à partir d’importants jeux de données et utilisent des milliards de paramètres, parviennent à créer des réponses pour des tâches spécifiques telles que : répondre à des questions, traduire entre plusieurs langues et compléter un texte. La RAG renforce les capacités des LLM en les reliant à des domaines spécifiques ou aux connaissances propres à une organisation, enrichissant ainsi leurs produits sans avoir besoin d’être réentraînée. Cette méthode offre un moyen économique de s'assurer que les résultats des LLM restent pertinents, précis, exactes et profitables dans diverses applications. Les deux avantages de la RAG sont donc sa mise en œuvre rentable et l'accès à une information actuelle sans besoin de réentraînement intensif.

À la base, la RAG utilise un processus en deux étapes, impliquant la création et l'utilisation d'intégration, une forme de représentation vectorielle qui capture l'essence sémantique des données. Tout d'abord, le modèle RAG extrait des données de fichiers pdf et .txt avec le framework LangChain, et en scrappant le contenu de sites web donnés avec BeautifulSoup. Il traite ensuite ces informations pour générer des intégrations. Ces intégrations sont des vecteurs de grande dimension qui codent les caractéristiques contextuelles et sémantiques des données externes, traduisant efficacement le texte brut dans un format mathématique que les machines peuvent comprendre et analyser. Cette transformation est cruciale car elle permet au modèle de comparer et d’opposer différentes informations en fonction de leur contenu sémantique plutôt que de leurs caractéristiques propres.

Une fois ces intégrations créées, elles sont stockées dans une base de données spécialisée, optimisée pour les opérations vectorielles. Cette base de données sert de réservoir de connaissances que le modèle RAG peut interroger pour retrouver des informations pertinentes. Lorsqu'un utilisateur pose une question, le modèle RAG fonctionne en deux phases. Dans la phase initiale, le composant « retriever » du modèle recherche des vecteurs dans la base de données d'intégration, qui sont sémantiquement proches de l'intégration de la requête. Ce processus identifie les données externes les plus pertinentes, qui correspondent au contexte ou aux informations internes liées à la question posée. Par la suite, dans la phase de génération, le modèle transmet les intégrations identifiées, parallèlement à la question initiale, à un large modèle de langue (LLM). Le LLM, équipé du contexte fourni par les intégrations, génère des réponses éclairées par le contenu des sources de données externes. Cette étape garantit que les réponses ne soient pas seulement basées sur les connaissances préexistantes du modèle, mais qu'elles soient également complétées par des informations à jour, provenant de sources externes.

En intégrant la recherche de données externes aux capacités génératrices des modèles linguistiques, le système RAG améliore considérablement la précision et la pertinence de ses réponses. Cette approche permet d'obtenir des réponses plus éclairées et adaptées au contexte, en comblant le fossé entre les bases de connaissances statiques et la nature dynamique et évolutive de la recherche humaine.

En regardant de plus près, la force du modèle RAG réside dans son utilisation de ces packs avancés :

• Ollama : Ollama est un framework d'intelligence artificielle de pointe conçu pour implémenter et mettre à l'échelle des modèles d'IA de manière efficace, en mettant l'accent sur la polyvalence et la performance.
• ChromaDB : Chroma est la base de données d'intégration open-source. Chroma facilite la création d'applications LLM en simplifiant la relation entre les connaissances, les faits et les compétences pour les LLM.
• LangChain : LangChain est un framework complet conçu pour créer des applications alimentées par des modèles de langage, en se concentrant sur la mise à disposition de connaissances du contexte et de raisonnement. Il permet aux applications de relier de manière transparente un modèle linguistique à diverses sources contextuelles, telles que des instructions rapides, des exemples en quelques clichés et du contenu spécifique pour fonder ses réponses. En outre, il permet aux applications de s'appuyer sur un modèle linguistique pour raisonner, en les guidant sur la façon de répondre en fonction du contexte fourni et en déterminant les mesures appropriées à prendre.
• BeautifulSoup4 : BeautifulSoup4 est une bibliothèque Python dédiée à l'analyse de documents HTML et XML. Elle est largement utilisée pour le scraping web en raison de sa simplicité et de sa capacité à naviguer, rechercher et modifier l'arborescence d'analyse.
• ChainLit (UI) : Chainlit est un package Python open-source utilisé pour construire une IA conversationnelle prête à la production.

En conclusion, ce modèle RAG exploite encore davantage les LLM afin d’obtenir des réponses plus précises, pertinentes et rapides. L'approche innovante intègre des bases de connaissances externes dynamiques à la puissance de calcul de l'IA, offrant des améliorations pratiques et économiques aux applications d'IA directement sur votre ordinateur. En incorporant des technologies de pointe comme Ollama, ChromaDB et LangChain, le modèle RAG enrichit non seulement les capacités de l'IA, mais s'adapte également à l'évolution des paysages de l'information, soutenant ainsi votre cheminement vers des solutions plus intelligentes et adaptables.

adesso s’engage à faire progresser les innovations en matière d’IA, afin que la technologie fonctionne de façon toujours plus intelligente pour vous. Notre modèle RAG est un pas vers un avenir où l’IA remplit encore mieux son rôle de partenaire dans l’innovation, prêt à relever les défis d’un monde en constante évolution. Continuons à innover ensemble, en exploitant tout le potentiel de l’IA : en concevant votre propre modèle RAG.