Un LLM (Large Language Model) est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur d'immenses quantités de données textuelles pour comprendre, générer et répondre à des textes de manière naturelle.
Ces modèles, comme GPT-4 ou BERT, reposent uniquement sur les connaissances intégrées pendant leur entraînement. Ils ne peuvent pas accéder directement à des informations externes mises à jour après l’entraînement.
Utiliser un LLM seul n'est pas toujours efficient, car il repose uniquement sur les connaissances acquises durant son entraînement, ce qui peut entraîner des limites en termes de précision, d'actualité ou de contextualisation.
Orienter les technologies telles que l’intelligence artificielle vers des cas d’usage pertinents est loin d’être anodin. Cette mission cruciale a été au cœur des efforts de l'équipe de GEDIA, aboutissant à deux années de recherche et développement pour répondre à ce défi.
Combiner la RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec un LLM permet de surmonter ces limites, grâce à une approche hybride où le modèle récupère en temps réel des informations pertinentes à partir de bases de données ou de documents avant de générer une réponse. Cette combinaison garantit des résultats plus précis, factuels et adaptés au contexte.
Le système commence par analyser la requête de l'utilisateur pour en extraire les mots-clés ou intentions principales, puis utilise ces éléments pour interroger une source de données externe, telle qu'une base de connaissances, un moteur de recherche ou des fichiers stockés localement.
Une étape clé dans ce processus est la segmentation (chunking), qui consiste à diviser les documents en segments plus petits et facilement exploitables. Ces segments sont ensuite représentés sous forme de vecteurs numériques (Embeddings) générés par le modèle pour capturer leur sens sémantique.
Ces vecteurs numériques sont alors stockés dans une base de données vectorielle, qui permet de rechercher efficacement les segments les plus pertinents en fonction de la requête de l'utilisateur. Les données récupérées sont ensuite traitées et fournies au LLM afin de lui offrir un contexte pertinent et structuré. Cela permet au modèle de traiter des questions complexes nécessitant des informations actualisées ou spécifiques, tout en conservant la fluidité et la cohérence des réponses générées.
Par exemple, dans un contexte professionnel, un système RAG peut être utilisé pour répondre à des requêtes sur des politiques internes d'une entreprise en consultant les documents associés, ou pour fournir des informations techniques précises en s'appuyant sur des manuels ou des guides d'utilisation.
L'approche RAG est particulièrement avantageuse dans des environnements où les données évoluent rapidement, comme les actualités, la finance ou les soins de santé, car elle permet d'accéder en temps réel aux informations les plus récentes.
Elle est également utile pour minimiser le risque de désinformation, puisque les réponses peuvent être directement basées sur des sources fiables et vérifiées, contrairement à un modèle LLM classique qui peut halluciner des faits.
En intégrant des techniques comme la segmentation, l'encodage vectoriel et l'utilisation d'une base de données vectorielle pour récupérer les données pertinentes, la RAG offre une solution robuste et évolutive pour des applications variées.
En combinant la puissance d'analyse sémantique du LLM avec la précision des données récupérées, la RAG offre une solution puissante et flexible, capable de répondre aux besoins d'applications variées, telles que :
Cette synergie entre récupération et génération représente une avancée majeure dans l'utilisation des modèles de langage pour des cas d'usage professionnels et industriels. Soyez au rendez-vous prochainement pour découvrir un nouvel article !
Dans notre prochain post, nous explorerons en détail l’encodage vectoriel (Embedding) et son domaine d’application. Restez connectés !