La génération augmentée par récupération (RAG) et l'IA générative

Dans le monde en pleine évolution de l'intelligence artificielle (IA), les entreprises sont constamment à la recherche de nouvelles méthodes d'utilisation de l'IA pour améliorer leurs opérations, accroître leur efficacité et générer de nouvelles opportunités. Une méthode révolutionnaire est la Génération Augmentée par Récupération (RAG), qui combine l'IA générative (genAI) avec des données détaillées et pertinentes pour produire des informations précises, fiables et utiles. Ce blog présente la RAG, ses avantages pour les entreprises et la manière dont des outils tels que Progress Data Platform jouent un rôle clé dans la mise en œuvre d'une solution d'IA générative basée sur la RAG sémantique.

Commençons par les raisons pour lesquelles vous avez besoin d'une solution basée sur la RAG pour votre application d'IA générative, et parlons d'hallucinations.

Comprendre les hallucinations de l’IA générative

L'IA générative est connue pour sa capacité à créer de nouveaux contenus sur la base de modèles qu'elle a appris à partir de vastes ensembles de données. L'un des défis de l'IA générative est qu'elle peut parfois produire des informations qui semblent plausibles mais qui sont incorrectes ou absurdes.

Ce phénomène est connu sous le nom d'« hallucination ».

Les hallucinations se produisent lorsque l'IA génère des réponses qui ne sont pas fondées sur les données sur lesquelles elle a été formée ou sur une quelconque base logique. Il peut s'agir d'inexactitudes mineures ou de faits complètement inventés. Dans un contexte professionnel, les hallucinations peuvent être problématiques, car elles entraînent des informations erronées, la prise de décisions erronées et une méfiance à l'égard du système d'IA.

Comprendre la génération augmentée par récupération (RAG)

En ancrant les réponses de l'IA dans un graphe de connaissances structuré et en les validant par rapport à un modèle de connaissances complet, la RAG réduit considérablement les risques d'hallucinations. Cela permet d'obtenir des informations plus précises, plus fiables et plus exploitables, qui sont cruciales pour la prise de décision au sein de l'entreprise.

La RAG est une méthode qui relie les données commerciales aux modèles d'IA générative, en ajoutant un contexte et une signification spécifiques tout en identifiant et en réduisant les hallucinations dans la réponse de l'IA générative. Ce contexte provient souvent de taxonomies ou d'ontologies, qui aident l'IA à comprendre les données. En utilisant un graphe de connaissances, la RAG trouve des relations et des connexions dans les données, fournissant un cadre solide pour la génération de réponses précises.

Principaux éléments de la RAG

1. Enrichissement contextuel des données : En utilisant des taxonomies et des ontologies spécifiques à l'entreprise, la RAG aide l'IA à comprendre le contexte et la signification des données.
2. Graphes de connaissances : Ces graphiques organisent les données enrichies, révélant les relations et les connexions qui fondent les réponses de l'IA sur des informations factuelles.
3. Amélioration de l'invite : Lorsqu'une requête d'utilisateur est reçue, le graphe de connaissances encadre l'invite, fournissant à l'IA générative le contexte nécessaire pour générer des réponses précises.
4. Validation des réponses : Les réponses de l'IA sont comparées au modèle de connaissances pour confirmer leur exactitude et leur fiabilité avant de les présenter à l'utilisateur.

Avantages de la RAG pour les entreprises

Vitesse du changement

L'un des principaux avantages de la RAG est sa capacité à s'adapter aux changements de données et de modèles. Dans l'environnement commercial actuel, les données évoluent en permanence et les modèles d'IA doivent être régulièrement mis à jour pour rester pertinents et précis. Le cadre de la RAG est intrinsèquement flexible et agnostique, ce qui permet aux entreprises de s'adapter rapidement à ces modèles améliorés, aux nouvelles versions ou aux modifications des données sous-jacentes, sans temps d'arrêt ou de reconfiguration significatifs.

Précision et confiance accrues

La RAG améliore considérablement la précision des réponses générées par l'IA. Les entreprises peuvent atteindre une grande précision en fondant l'IA sur un graphe de connaissances bien structuré, enrichi de données spécifiques à leur secteur d'activité. Des clients ont fait état de taux de précision de l'ordre de 90 %, voire de 100 %. Cette précision renforce la crédibilité du système d'IA, car les utilisateurs peuvent voir où l'IA a obtenu ses réponses et ainsi vérifier l'information.

Des délais de production plus courts

La mise en œuvre traditionnelle de l'IA peut s'avérer longue et gourmande en ressources, prenant souvent des mois. Avec la RAG, les entreprises ont constaté une réduction considérable de ce délai. En utilisant les modèles de connaissances et les taxonomies existants, les entreprises peuvent déployer des solutions d'IA générative en quelques semaines, passant rapidement du concept à des applications prêtes à la production.

Réduction des coûts

La RAG permet de réaliser des économies en optimisant l'utilisation de la puissance de traitement. Étant donné que le graphe de connaissances contient de riches données contextuelles, les messages de l'IA peuvent être plus petits et plus ciblés. Cela réduit la charge de calcul et les coûts associés, ce qui rend cette méthode plus efficace que les méthodes d'IA traditionnelles.

Évolutivité et sécurité

Les solutions RAG de niveau entreprise doivent être conçues pour être évolutives et sécurisées. Elles doivent gérer d'importants volumes de données et de requêtes tout en maintenant des protocoles de sécurité stricts pour protéger les informations sensibles de l'entreprise. C'est pourquoi la RAG, associée à la Progress Data Platform, constitue le choix idéal pour les grandes entreprises disposant d'environnements de données complexes.

Applications dans le monde réel

Les entreprises utilisent la RAG pour diverses applications, notamment :

Voici comment la Progress Data Platform améliore les solutions GenAI basées sur la RAG

Progress MarkLogic : Construire la fondation de votre graphe de connaissances

Progress MarkLogic est un puissant serveur de base de données qui excelle dans la gestion et l'intégration de données complexes. MarkLogic est idéal pour créer et maintenir une plateforme de données agile capable de stocker les graphes de connaissances qui soutiennent les solutions basées sur RAG. Avec MarkLogic, les entreprises peuvent :

Progress Semaphore : contextualiser vos données pour une IA plus intelligente

Progress Semaphore, plateforme d'IA sémantique de premier plan, complète Progress Data Platform en enrichissant les données à l'aide de taxonomies et d'ontologies spécifiques à chaque secteur d'activité. Cet enrichissement sémantique aide l'IA à comprendre le contexte et la signification des données. Avec Progress Semaphore, les entreprises peuvent :

• Créer et gérer des taxonomies : élaborez des taxonomies et des ontologies complètes qui intègrent le langage et la terminologie propres à chaque secteur d'activité.
• Améliorer les possibilités de découverte des données : amplifiez les capacités de recherche et d'extraction en ajoutant des métadonnées sémantiques aux données par le biais d'une classification faisant appel à un langage pertinent pour l'entreprise à partir de taxonomies et d'ontologies spécifiques à un sujet.
• Prise en charge de fonctions d'analyse avancées : activez une analyse sophistiquée des données et des informations en exploitant les relations sémantiques au sein du graphe de connaissances.

Conclusion

La génération augmentée par récupération représente une avancée significative dans le domaine de l'IA, proposant aux entreprises un outil puissant pour améliorer la précision, la fiabilité et l'efficacité de leurs solutions d'IA. En intégrant la RAG à notre robuste Progress Data Platform, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de leurs données, en valorisant leurs investissements dans l'IA générative et en résolvant de véritables défis commerciaux.

À mesure que le paysage de l’IA évolue, l’adoption d’approches innovantes comme RAG sera cruciale pour les entreprises qui cherchent à garder une longueur d’avance. Grâce à leur capacité à fournir des informations contextuellement riches, précises et exploitables, les solutions d’IA générative basées sur RAG sont sur le point de transformer la façon dont les entreprises fonctionnent, innovent et sont compétitives à l’ère numérique.

Découvrez le dernier épisode de The Cloud Architects Podcast dans lequel je rejoins l'équipe pour parler de la RAG, de l'IA générative et de la méthode permettant d'améliorer précision et confiance à l'aide des données d'entreprise. Nous explorons même l'impact de ces avancées sur nous, les humains dans la boucle.

Glossaire

Vous trouverez ci-dessous quelques définitions des termes clés abordés dans cet article.

IA (intelligence artificielle) : la simulation de l'intelligence humaine dans des machines programmées pour penser et apprendre.

GenAI (IA générative) : type d'IA capable de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique, sur la base de modèles appris par l'IA à partir de données.

LLM (Large Language Model) : un type de modèle d'IA formé sur de grandes quantités de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui des humains.

Taxonomies : systèmes de catégorisation et d'organisation de l'information basés sur des relations hiérarchiques.

Ontologies : cadres détaillés qui décrivent les relations et les propriétés des concepts dans un domaine spécifique.

Knowledge Graph : un réseau de points de données reliés par des relations, utilisé pour modéliser des informations complexes et trouver des connexions cachées.

Enrichissement sémantique : le processus d'ajout d'une signification contextuelle aux données, les rendant plus compréhensibles et plus utiles pour les systèmes d'intelligence artificielle.

RAG (Retrieval Augmented Generation) : une méthode qui combine l'IA générative avec des données détaillées et contextuelles pour améliorer la précision et la fiabilité.

Vous envisagez de combiner vos données d'entreprise avec une solution d'IA sémantique générative basée sur la RAG ou vous souhaitez obtenir plus d'informations sur le sujet ? Téléchargez notre guide gratuit.