Que signifie "Génération augmentée par récupération"?
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La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique utilisée pour améliorer le fonctionnement des grands modèles de langage. Ces modèles sont conçus pour générer du texte basé sur ce qu'ils ont appris à partir de beaucoup de matériel écrit. Cependant, ils peuvent parfois produire des informations incorrectes ou dépassées. RAG aide à résoudre ce problème en permettant à ces modèles d'accéder et d'utiliser des informations à jour provenant de sources externes, comme des bases de données ou des documents.
Comment ça marche ?
RAG fonctionne en deux étapes principales :
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Récupération : Quand une question est posée, le système cherche d'abord des informations pertinentes parmi ses sources externes. Cette étape est comme chercher des réponses dans une bibliothèque plutôt que de se fier uniquement à ce que le modèle a en mémoire.
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Génération : Après avoir récupéré les informations pertinentes, le modèle génère ensuite une réponse en utilisant à la fois les nouvelles informations et ses connaissances existantes. Cette combinaison aide le modèle à fournir des réponses plus précises et pertinentes.
Pourquoi c'est utile ?
RAG est particulièrement utile dans des situations où la précision factuelle est importante, comme dans les conseils médicaux, le service client ou le support technique. En intégrant des données fraîches, RAG réduit les chances que le modèle donne de mauvaises réponses ou "hallucine" des informations, c'est-à-dire qu'il crée des choses qui ne sont pas vraies.
Applications de RAG
Beaucoup de gens et d'entreprises peuvent bénéficier de RAG, y compris :
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Service client : Les entreprises peuvent l'utiliser pour fournir de meilleures réponses aux demandes des clients en accédant aux dernières informations sur les produits.
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Santé : Les professionnels de santé peuvent s'appuyer sur des recherches et des directives à jour lorsqu'ils répondent aux questions des patients.
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Éducation : Les étudiants peuvent obtenir les informations les plus actuelles sans avoir besoin de vérifier plusieurs sources.
Dans l'ensemble, RAG améliore les performances des modèles de langage, les rendant plus fiables et efficaces pour une large gamme d'applications.