Maîtriser RAG : Un guide complet sur les implémentations de la génération augmentée par récupération

La génération augmentée par récupération (RAG) est une architecture puissante dans les applications d'IA qui combine des systèmes d'IA générative avec des sources de données pour améliorer la qualité des résultats, réduire les hallucinations et utiliser des données propriétaires. RAG n'est pas un algorithme d'apprentissage automatique, mais un modèle d'architecture logicielle qui exploite les grands modèles de langage (LLMs) pour générer des réponses basées sur des informations récupérées.

Le RAG simple est l'implémentation la plus basique, idéale pour des applications simples. Il suit un flux de travail en quatre étapes : réception de l'entrée, récupération des données, génération de l'invite et génération de la réponse. Cette méthode est efficace lorsque les requêtes des utilisateurs sont directement liées aux données stockées, fournissant des réponses pertinentes et précises.

Le RAG avec mémoire étend le modèle RAG simple en incorporant l'historique des conversations. Cette implémentation est adaptée aux applications nécessitant le maintien du contexte lors d'interactions prolongées, telles que les chatbots de support client. Elle inclut une étape supplémentaire de vérification des conversations précédentes pour transformer les requêtes en fonction du contexte.

Le RAG ramifié est conçu pour des applications nécessitant des données provenant de plusieurs sources distinctes. Il détermine quelles sources de données doivent être interrogées en fonction de l'entrée, ce qui le rend efficace pour la recherche ou les systèmes de connaissances multi-domaines. Cette implémentation permet d'obtenir des réponses plus spécialisées et précises en s'appuyant sur des sources de données spécifiques.

HyDe est une approche unique qui génère une réponse hypothétique à la requête avant de récupérer des documents pertinents. Cette méthode est particulièrement utile lorsque la requête elle-même n'est pas suffisante pour une récupération efficace des données, améliorant la pertinence des informations récupérées. Elle est particulièrement bénéfique dans les scénarios où la récupération basée sur des mots-clés traditionnels pourrait être insuffisante.

Les stratégies avancées de RAG incluent le RAG adaptatif, le RAG correctif (CRAG), le Self-RAG et le RAG agentique. Le RAG adaptatif combine l'analyse des requêtes avec le RAG actif/autocorrectif, dirigeant les requêtes à travers différentes stratégies en fonction de leur nature. Le CRAG intègre l'auto-réflexion et l'auto-évaluation pour améliorer la précision de la récupération. Le Self-RAG inclut l'auto-réflexion sur les documents récupérés et les réponses générées. Le RAG agentique est une approche basée sur des agents pour des tâches complexes nécessitant une planification et un raisonnement en plusieurs étapes.

Les magasins de vecteurs sont couramment intégrés dans les implémentations de RAG pour améliorer la pertinence des informations récupérées. Ils transforment le texte en embeddings, permettant des évaluations de similarité sémantique à l'aide de la similarité cosinus. Cette intégration améliore considérablement la capacité à trouver et à récupérer des informations contextuellement pertinentes pour générer des réponses.

Les implémentations de RAG offrent un cadre polyvalent pour construire des applications alimentées par l'IA, chacune répondant à des besoins et des cas d'utilisation uniques. De la récupération et génération simples aux stratégies autocorrectives avancées, ces modèles permettent aux développeurs de créer des systèmes d'IA générative plus efficaces, précis et fiables. Comprendre et exploiter ces implémentations de RAG peut considérablement améliorer les capacités et les performances des solutions d'IA dans divers domaines et applications.