Comment discuter avec ses propres données ?

Découvrez la RAG pour chatter avec vos données personnelles

Comprendre la RAG

La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est une récente méthode en intelligence artificielle qui fusionne la recherche d’informations et la création de contenu.

Habituellement, les modèles de langage à grande échelle (LLM) produisent du contenu en se basant uniquement sur les informations acquises lors de leur apprentissage. Cependant, la RAG offre au modèle la possibilité de « consulter » une base de données ou un ensemble de documents externes en temps réel pour enrichir le texte qu’il génère.

Le processus de la RAG se décompose en deux étapes principales :

1. La récupération : quand le modèle reçoit une demande, il effectue une recherche dans un ensemble prédéfini de documents ou de données pour trouver les informations les plus pertinentes en relation avec la demande.
2. La génération : après avoir récupéré les informations pertinentes, le modèle les utilise, en complément de ses propres connaissances internes, pour générer une réponse ou un contenu qui répond non seulement à la demande initiale, mais le fait de manière plus éclairée et précise.

L’intégration de la RAG dans les systèmes d’IA générative présente de nombreux avantages significatifs, améliorant non seulement la qualité du contenu généré, mais aussi son applicabilité dans divers contextes. En s’appuyant sur une base de données externe pour compléter ses connaissances, un modèle RAG peut fournir des réponses plus précises et pertinentes aux questions posées.

Comment la RAG peut-elle améliorer l’interaction homme-machine ?

Avec la Génération Augmentée par la Recherche (RAG), nous entrons dans une nouvelle ère d'interactions homme-machine plus précises, dynamiques et enrichissantes que jamais !

Grâce à la RAG, la précision des réponses générées par les systèmes d'IA atteint des sommets inédits. Ces réponses ne sont pas seulement exactes, mais elles sont également enrichies par un contexte approfondi. Ainsi, les utilisateurs bénéficient de solutions sur-mesure, répondant parfaitement à leurs besoins spécifiques. Une expérience utilisateur véritablement améliorée !

La RAG permet également à ces modèles d'IA de générer un contenu dynamique et constamment actualisé. Contrairement aux approches traditionnelles, la RAG puise dans une vaste étendue de connaissances pour fournir des réponses enrichies par des données toujours pertinentes. Imaginez l'engagement et la valeur ajoutée que cela apporte aux interactions homme-machine !

Et les bénéfices ne s'arrêtent pas là. La RAG a un impact positif remarquable sur l'expérience utilisateur des applications d'IA. Grâce à des réponses plus précises et pertinentes, les utilisateurs sont naturellement plus satisfaits et enclins à utiliser ces systèmes de manière régulière. Un atout essentiel dans un monde où l'expérience utilisateur est devenue un facteur clé de succès.

Mais la polyvalence de la RAG ne s'arrête pas là. Cette technologie peut être déployée dans une multitude d'applications, des systèmes de réponse aux questions à la génération de contenu, offrant ainsi un potentiel d'amélioration de l'interaction homme-machine dans de nombreux contextes différents.

Cerise sur le gâteau, les outils basés sur la RAG proposent également une méthode d'apprentissage interactive et engageante. Les utilisateurs peuvent interagir avec ces systèmes comme s'ils s'adressaient à un être humain. Une véritable révolution dans l'apprentissage assisté par l'IA.

Quel est l’impact de la RAG sur le domaine de l’IA ?

La Récupération Augmentée Générationnelle (RAG) a une influence notable sur le secteur de l’Intelligence Artificielle :

• Optimisation de la pertinence et de la précision : en exploitant une base de données externe pour enrichir ses connaissances, un modèle RAG est capable de fournir des réponses plus exactes et appropriées aux questions posées.
• Fusion de ressources internes et externes : le RAG offre la possibilité de connecter les services d’IA générative à des ressources externes, notamment celles qui renferment les informations techniques les plus récentes.
• Renforcement de la confiance des utilisateurs : la récupération augmentée générationnelle permet aux modèles de citer des sources, ce qui donne aux utilisateurs la possibilité de vérifier toutes les déclarations, renforçant ainsi leur confiance.
• Diminution des erreurs : cette technique peut aider les modèles à éliminer toute ambiguïté dans la demande d’un utilisateur, et à minimiser le risque d’erreur d’un modèle.
• Simplicité de mise en œuvre : un autre avantage majeur de la méthode RAG est sa simplicité de mise en œuvre. Les développeurs peuvent implémenter le processus avec seulement quelques lignes de code.

La RAG constitue donc une avancée majeure vers la création d’une IA plus sûre et responsable. En réduisant les erreurs et en fournissant des informations vérifiables, il établit un nouveau standard pour l’utilisation de l’IA dans les applications sensibles.

Créez votre bot avec la RAG sur Swiftask

Quels types de données la RAG peut-elle utiliser pour la récupération d’informations ?

La Génération Augmentée par Récupération peut utiliser différents types de données pour la récupération d’informations, notamment :

• Texte brut : les documents, articles, blogs, livres, etc. peuvent être utilisés comme sources d’informations pour la récupération.
• Données structurées : les bases de données, les tableaux et les graphiques peuvent également être utilisés pour récupérer des informations.
• Données non structurées : les images, les vidéos et les enregistrements audio peuvent être transformés en texte par le biais de techniques de traitement automatique du langage naturel (TALN) et utilisés pour la récupération d’informations.
• Données multilingues : la RAG peut utiliser des données dans différentes langues pour la récupération d’informations.

Il est important de noter que la qualité des données utilisées pour la récupération d’informations peut avoir un impact significatif sur la performance de la RAG. Par conséquent, il est essentiel de disposer de données précises, pertinentes et de haute qualité pour obtenir les meilleurs résultats.

Quels sont les facteurs à considérer lors de l’utilisation de la RAG pour la génération de contenu ?

Lors de l’utilisation de la Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour la génération de contenu, plusieurs facteurs doivent être pris en compte :

• Qualité des données : la qualité des données utilisées pour la récupération d’informations est cruciale. Des données précises et pertinentes peuvent améliorer la performance de la RAG.
• Diversité des données : la diversité des données peut aider à générer un contenu plus riche et plus varié. Il est donc bénéfique d’utiliser un large éventail de sources de données.
• Paramètres du modèle : les paramètres du modèle, tels que le nombre de documents à récupérer ou le poids accordé à la récupération d’informations, peuvent avoir un impact significatif sur les résultats.
• Compréhension du contexte : la RAG doit être capable de comprendre le contexte dans lequel elle est utilisée. Cela comprend la compréhension du sujet, du public cible, et des objectifs de la génération de contenu.
• Éthique et biais : il est important de surveiller et de minimiser les biais potentiels dans la génération de contenu. De plus, le contenu généré doit respecter les normes éthiques et légales.
• Évaluation des performances : il est essentiel d’évaluer régulièrement les performances de la RAG pour s’assurer qu’elle répond aux attentes et pour identifier les domaines d’amélioration.

Ces facteurs peuvent aider à optimiser l’utilisation de la RAG pour la génération de contenu.

Création du bot avec RAG sur Swiftask : test pratique

Créons un bot intelligent qui interagira avec nous en se basant exclusivement sur les données que nous lui fournirons.

1. Sur Swiftask, commencez par insérer le document nécessaire. Pour ce faire, allez dans "mes données" et importez le type de fichier souhaité.

2. Ensuite, concentrez-vous sur la création du bot. Juste au-dessus de "mes données", cliquez sur "mes bots".

3. Donnez un nom à votre bot et choisissez la RAG, car vous allez lui fournir des données dont vous seul avez connaissance.

4. Après avoir cliqué sur "Continuer", sélectionnez l'IA qui servira de moteur à votre bot. Vous pouvez choisir parmi les options suivantes : LLAMA 2, GPT-3.5, Mistral Large, Mistral Medium et Mistral Small.

5. En ce qui concerne le prompt, Swiftask a déjà inséré un texte par défaut. Si nécessaire, modifiez-le ou ajoutez du texte selon vos besoins.

6. Une fois le prompt finalisé, insérez les données requises. Pour ce faire, allez en haut de la page et cliquez sur "Sources de données" pour intégrer les données que vous avez précédemment importées.

7. Une fois cette étape terminée, cliquez sur "Sauvegarder" et testez votre nouveau bot. Ajustez le prompt si les réponses ne vous conviennent pas.

Pour les développeurs, une page dédiée est également disponible. Elle vous permet d'intégrer votre bot à votre site web ou application.