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L’une des méthodes révolutionnaires est la Retrieval Augmented Generation (RAG), qui combine l’IA générative (genAI) avec des données détaillées et pertinentes pour fournir des informations précises, fiables et utiles. Voici ce qu’est un RAG, ce que sont ses avantages pour les entreprises et comment des outils jouent un rôle clé dans la mise en œuvre d’une solution d’IA générative basée sur Semantic RAG.
L’IA générative est connue pour sa capacité à créer de nouveaux contenus basés sur les modèles 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 fabriqués. Dans un contexte commercial, les hallucinations peuvent être problématiques, conduisant à de la désinformation, à des décisions erronées et à un manque de confiance dans le système d’IA.
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, le RAG réduit considérablement les risques d’hallucinations. Cela conduit à des informations plus précises, fiables et exploitables, essentielles à la prise de décision commerciale.
Le RAG est une méthode qui connecte les données commerciales aux modèles d’IA générative, 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 graphique de connaissances, RAG trouve des relations et des connexions au sein des données, fournissant ainsi un cadre solide pour la génération de réponses précises.
1. Enrichissement des données contextuelles : en utilisant des taxonomies et des ontologies spécifiques à l’entreprise, RAG aide l’IA à comprendre le contexte et la signification des données.
2. Graphiques de connaissances : ces graphiques organisent des données enrichies, révélant des relations et des connexions qui fondent les réponses de l’IA sur des informations factuelles.
3. Amélioration de l’invite : lorsqu’une requête utilisateur est reçue, le graphique 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 vérifiées par rapport au modèle de connaissances pour confirmer l’exactitude et la fiabilité avant de les présenter à l’utilisateur.
Avantages du RAG pour les entreprises :
L’un des avantages les plus remarquables de RAG est sa capacité à s’adapter aux changements de données et de modèles. Dans l’environnement commercial actuel, les données évoluent continuellement et les modèles d’IA nécessitent des mises à jour régulières pour rester pertinents et précis. Le cadre de RAG est intrinsèquement flexible et indépendant du modèle, permettant aux entreprises de s’adapter rapidement à ces modèles améliorés, nouvelles versions ou modifications des données sous-jacentes, sans temps d’arrêt ni reconfiguration importants.
Le RAG améliore considérablement la précision des réponses générées par l’IA. Les entreprises peuvent atteindre une haute précision en ancrant l’IA dans un graphique de connaissances bien structuré et enrichi de données spécifiques à l’industrie. Les clients ont signalé des taux de précision dans les années 90, voire 100 %. Cette précision renforce la confiance dans le système d’IA, car les utilisateurs peuvent voir d’où l’IA a obtenu ses réponses et vérifier les informations.
La mise en œuvre de l’IA traditionnelle peut être longue et gourmande en ressources, prenant souvent des mois. Avec RAG, les organisations ont constaté une réduction spectaculaire de ce délai. En utilisant les modèles de connaissances et les taxonomies existantes, les entreprises peuvent déployer des solutions d’IA générative en quelques semaines, passant rapidement du concept aux applications prêtes pour la production.
Le RAG permet de réaliser des économies en optimisant l’utilisation de la puissance de traitement. Étant donné que le graphe de connaissances fournit des données contextuelles riches, les invites adressées à l’IA peuvent être plus petites et plus ciblées. Cela réduit la charge de calcul et les coûts associés, ce qui la rend plus efficace que les méthodes d’IA traditionnelles.
Les solutions RAG d’entreprise doivent être conçues pour être évolutives et sécurisées. Ils doivent gérer de gros volumes de données et de requêtes tout en maintenant des protocoles de sécurité stricts pour protéger les informations commerciales sensibles. Cela fait de RAG, associé à Progress Data Platform, un choix idéal pour les grandes organisations disposant d’environnements de données complexes.
Les entreprises utilisent le RAG pour diverses applications, notamment :
Service client : amélioration des capacités des chatbots et des assistants virtuels pour fournir des réponses précises et contextuellement pertinentes aux demandes des clients.
Gestion des connaissances : améliorer l’accès aux connaissances organisationnelles en fournissant des réponses précises aux requêtes des employés sur la base d’un graphe de connaissances complet.
Recherche et développement : accélérer l’innovation en permettant aux chercheurs de trouver rapidement des informations et des idées pertinentes au sein de vastes ensembles de données.
Retrieval Augmented Generation représente une avancée significative dans l’IA, offrant aux entreprises un outil puissant pour améliorer la précision, la fiabilité et l’efficacité de leurs solutions d’IA. En intégrant le RAG, les entreprises peuvent libérer tout le potentiel de leurs données, tirer ainsi de la valeur de leurs investissements dans l’IA générative et résoudre de véritables défis commerciaux.
À mesure que le paysage de l’IA évolue, l’adoption d’approches innovantes telles que RAG sera cruciale pour les entreprises qui cherchent à garder une longueur d’avance. Avec la capacité de fournir des informations contextuelles 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.
Vous trouverez ci-dessous quelques définitions des termes clés abordés dans l’article.
IA (Intelligence Artificielle) : simulation de l’intelligence humaine dans des machines programmées pour penser et apprendre.
GenAI (Generative AI) : type d’IA capable de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique, sur la base de modèles que l’IA a appris à partir des données.
LLM (Large Language Model) : type de modèle d’IA entraîné sur de grandes quantités de données textuelles pour comprendre et générer un langage de type humain.
Taxonomies : systèmes de catégorisation et d’organisation des informations 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 : processus consistant à ajouter une signification contextuelle aux données, les rendant plus compréhensibles et utiles pour les systèmes d’IA.
RAG (Retrieval Augmented Generation) : méthode qui combine l’IA générative avec des données détaillées et contextuellement pertinentes pour améliorer la précision et la fiabilité.
