La « génération augmentée de récupération » ou RAG combine une utilisation modeste des données et une intégration simple dans les infrastructures existantes.
Les explications pour nos lecteurs de Virginie Brard, Regional leader France et Benelux chez Fivetran
Depuis la sortie publique de ChatGPT fin 2022, l’IA générative a suscité un grand intérêt parmi les entreprises, promettant de transformer leurs processus et d’optimiser la prise de décision. Cependant, malgré cet engouement, beaucoup d’entre elles rencontrent des difficultés pour passer du concept à la mise en œuvre concrète. Le défi majeur réside dans l’intégration efficace des données et l’adaptation des modèles d’IA aux besoins spécifiques de l’entreprise.
La « génération augmentée de récupération » ou RAG offre une réponse pratique à ce défi en combinant une utilisation modeste des données et une intégration simple dans les infrastructures existantes. Pour tirer pleinement parti de cette technique, les entreprises doivent d’abord s’assurer que leurs données sont correctement intégrées et accessibles, puis optimiser l’interaction avec les modèles de fondation afin de maximiser leur précision et leur pertinence.
Les avantages de la RAG
Pour la plupart des entreprises, la RAG offre un équilibre pratique entre l’innovation et la faisabilité. D’autres options, telles que fine-tuning ou la construction de modèles personnalisés, nécessitent des investissements massifs en termes de données, d’expertise et d’autres ressources. En revanche, la RAG ne nécessite qu’un volume modeste de données propriétaires et des ajouts mineurs à une data stack.
Cependant, pour réussir la mise en œuvre de la RAG, les entreprises doivent relever deux défis majeurs :
- S’assurer que les données sont transférées de manière fiable vers une plateforme accessible par le modèle de fondation.
- Maximiser les capacités de la RAG pour répondre aux besoins de l’entreprise.
Intégration des données : le fondement de la RAG
Pour alimenter la RAG, les données doivent être transférées à partir de diverses sources – bases de données, applications, documents et autres – dans des formats auxquels les modèles de fondation peuvent accéder, tels que les bases de données vectorielles et les graphes de connaissances. C’est là que l’intégration des données automatisée et entièrement managée devient cruciale.
L’architecture RAG recommandée repose sur deux étapes :
- Extraction et chargement des données structurées et non structurées dans un data lake.
- La transformation et l’intégration des données pertinentes dans une base de données vectorielle et/ou un graphe de connaissances.
En utilisant des pipelines de données automatisés et en séparant le pipeline de données en ces étapes, une équipe de données dispose d’un flux de données fiable, flexible et modulaire.
Maximiser la RAG pour un impact immédiat
Une fois l’intégration des données en place, l’étape suivante consiste à maximiser la valeur de la RAG grâce à des stratégies essentielles :
- Prompt engineering : Maîtriser l’art de formuler les questions pour le modèle peut significativement améliorer la précision. Une spécificité élevée et un contexte clair sont essentiels pour obtenir des résultats fiables.
- Conservation des données : En sélectionnant et en affinant soigneusement les données utilisées pour la RAG, on s’assure que le modèle fournit un contexte pertinent et précis. Ce processus itératif empêche le modèle de produire des informations fausses ou « hallucinées ».
- Graphes de connaissances : Bien que les bases de données vectorielles soient couramment utilisées avec la RAG, elles génèrent des résultats basés sur des probabilités, ce qui augmente le risque d’erreurs. Les graphes de connaissances offrent une approche plus rigoureuse, en représentant des relations factuelles pour garantir une plus grande précision, bien qu’ils puissent exiger davantage de ressources informatiques.
L’IA générative est un domaine extrêmement dynamique, avec de nouveaux modèles et architectures apparaissant chaque mois. À l’avenir, nous pourrions assister à une multitude de modèles de base personnalisés pour des secteurs et des professions spécifiques, ce qui améliorerait considérablement la performance des déploiements commerciaux de la RAG. De nouvelles évolutions architecturales pourraient simplifier grandement le flux de données entre les systèmes sources et les modèles d’IA, y compris l’interrogation en temps réel des données de production. Les ensembles de données publiques pourraient devenir si complets, et les calculs si bon marché, que n’importe quelle entreprise pourrait créer son propre modèle personnalisé pour un coût modeste.
C’est d’ailleurs un sujet dont les pouvoirs publics se saisissent, avec pour preuve la publication fin novembre 2024 par la Direction Générale des Entreprises d’un Guide dédié à ce sujet, destiné à accompagner les entreprises de toute taille vers le sujet complexe de l’adoption de l’IA. La confirmation que les entreprises peuvent optimiser la commercialisation de l’IA en se concentrant sur l’intégration des données et la gestion efficace du RAG.
