Nous arrivons au terme de notre série sur l’ingénierie des prompts, et il est temps d’aborder un défi majeur des LLM que nous avons évoqué dans nos premiers articles : leur tendance à l’“hallucination” (une façon très polie de dire que l’IA peut se tromper voire mentir).
Une des solutions à ce problème est de fournir la base documentaire nécessaire à l’IA pour qu’elle y trouve la réponse, en d’autres termes, travailler sur votre contenu plutôt que de générer du contenu. Cependant, il existe une limite pratique à la quantité de texte qu’ils peuvent traiter en une fois. Heureusement, il existe une solution à ces problèmes : le RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Qu’est-ce que le RAG ?
Le RAG est une approche qui permet d’enrichir les réponses des modèles de langage avec des informations externes. En d’autres termes, c’est comme donner à ChatGPT accès à une base de connaissances personnalisée. Cette technique combine deux éléments clés :
– La “récupération” (retrieval) : recherche d’informations pertinentes dans une base de documents
– La “génération augmentée” : utilisation de ces informations pour produire des réponses plus précises et contextualisées
Comment fonctionne le RAG ?
Le processus se déroule en plusieurs étapes :
1. Préparation des documents : vos documents sont découpés en petits morceaux appelés “chunks”
2. Vectorisation : chaque chunk est transformé en vecteur numérique (une représentation numérique de notre texte) qui capture son sens pour l’IA
3. Stockage : ces vecteurs sont stockés dans une base de données.
4. Recherche : quand une question est posée, le système recherche les chunks les plus pertinents
5. Génération : le LLM utilise ces informations pour produire une réponse précise et contextualisée
Les avantages du RAG
– Une réduction significative des hallucinations car le modèle s’appuie sur des sources vérifiables
– La possibilité de traiter de grandes quantités de documents en les découpant intelligemment
– Un accès dynamique aux informations pertinentes sans surcharger le contexte du modèle
– Un meilleur contrôle sur les sources utilisées et la traçabilité des réponses
Comment créer un RAG ?
Chatbase : Une solution clé en main
Pour ceux qui souhaitent mettre en place rapidement un système RAG sans se préoccuper des aspects techniques, Chatbase propose une solution intéressante. Cette plateforme permet de :
– Créer facilement un chatbot personnalisé basé sur vos documents
– Uploader différents formats de documents (PDF, Word, etc.)
– Personnaliser le comportement du chatbot
– Intégrer le chat sur votre site web
Flowise : L’alternative open source
Pour les plus courageux d’entre vous qui souhaitent garder le contrôle total sur leur solution de chatbot, Flowise constitue une excellente alternative open source. Cette plateforme offre une interface visuelle intuitive pour construire des flow de RAG, une grande flexibilité de configuration, la possibilité d’héberger la solution en interne et bénéficie d’une communauté active de développeurs. Cependant, elle reste peu accessible pour le grand public.
Chez Sydologie, nous sommes convaincus que le RAG représente l’avenir de l’interaction avec les LLM dans un contexte professionnel. C’est pourquoi nous proposons une formation approfondie où vous apprendrez à comprendre les fondamentaux du RAG, mettre en place votre propre solution avec Flowise, optimiser la préparation de vos documents et créer des agents conversationnels personnalisés. Pour plus de renseignements, cliquez ici.
Nous espérons que cette série d’articles vous aura donné les clés pour exploiter efficacement les LLM dans votre pratique professionnelle. N’hésitez pas à nous contacter pour en savoir plus sur nos formations et continuer à explorer ensemble les possibilités offertes par ces technologies.
IA, intelligence artificielle, LLM, RAG, Retrieval-Augmented Generation
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