Qu'est-ce que RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) signifie qu'un modèle d'IA commence par récupérer des passages pertinents dans les propres documents d'une organisation et fonde sa réponse sur eux. Les réponses peuvent citer leurs sources et le risque d'hallucination est réduit, mais pas éliminé.
Comment ça fonctionne ?
- Les documents sont analysés et découpés en fragments.
- Les fragments sont indexés pour la recherche sémantique (embeddings).
- Lorsqu'un utilisateur pose une question, les fragments pertinents sont récupérés.
- Le modèle prend ces fragments comme contexte, produit la réponse et cite la source.
- La qualité des réponses est mesurée régulièrement avec un jeu d'évaluation.
Où est-ce utilisé ?
- Base de connaissances interne et assistants de politiques
- Assistants de support client
- Recherche dans la réglementation et les documents
- Questions-réponses sur la documentation technique
Points d'attention
- La qualité des réponses dépend fortement de la qualité de la recherche.
- Les droits d'accès doivent être préservés ; les utilisateurs ne doivent obtenir des réponses que de documents qu'ils sont autorisés à voir.
- L'index doit être actualisé lorsque les documents changent.
- Le risque d'hallucination est réduit mais pas éliminé (Hallucination).
Que fait Huaris AI à ce sujet ?
Huaris AI conçoit des assistants fondés sur le RAG dans le cadre de Solutions d'IA sur mesure et fait de la citation des sources et des tests d'évaluation une partie du système.
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