Les LLMs modernes sont remarquables pour leur capacité à fournir des réponses adaptées en quelques secondes, là où l'humain pourrait y passer des heures. Cependant, ils peuvent parfois présenter des biais ou produire des réponses factuellement incorrectes, souvent à cause de lacunes dans leur corpus d’entraînement. Ces lacunes peuvent être attribuées à la nouveauté, à la rareté ou à la confidentialité des données disponibles.
Pour des applications critiques, comme l’interprétation de clauses juridiques ou la validation d’informations sensibles, la capacité à générer des réponses précises avec des sources vérifiées devient essentielle. C’est dans ce contexte que les systèmes RAG se distinguent, en s’intégrant parfaitement dans les « applications à usage intensif de connaissances ». Ces systèmes permettent de marier la puissance des LLMs avec des bases de connaissances contrôlées, tout en garantissant la transparence des sources utilisées.
Un système RAG se définit par sa capacité à enrichir les modèles de langage via une recherche ciblée dans un corpus défini. Il repose sur une architecture modulaire qui exploite un ensemble de techniques avancées pour transformer des données brutes en réponses contextualisées et précises.
Commençons par nommer et définir les composants d'une architecture RAG. Nous avons volontairement limité ici les concepts utilisés à quatre principaux :
Pour traiter le langage naturel, les textes doivent être convertis en représentations numériques appelées embeddings. Ces vecteurs préservent la proximité sémantique entre concepts similaires. Des modèles pré-entraînés, comme ceux dérivés de BERT, offrent une solution éprouvée pour cette transformation. Ces embeddings forment la base des recherches sémantiques ultérieures.
Pour maximiser l’efficacité de la recherche, le corpus est fragmenté en petits segments appelés chunks. Chaque chunk est enrichi de métadonnées essentielles (source, contexte, date, etc.) avant d’être converti en embeddings. Cette structuration améliore la récupération des données et garantit une traçabilité totale des informations utilisées.
L'identification d’informations repose sur des bases de données vectorielles, qui permettent d’identifier les chunks les plus pertinents pour une question donnée. En exploitant la proximité dans l’espace vectoriel, ces bases de données offrent une efficacité optimale, même sur de grands volumes de données. Des solutions telles que ChromaDB, Qdrant ou PGVector sont régulièrement utilisées pour ces opérations. Nous recommandons ici, pour une meilleure efficacité, de combiner les approches textuelles et vectorielles (modèle hybride) pour renforcer la pertinence des réponses.
Les chunks extraits sont combinés à la question posée pour constituer un prompt. Le LLM génère ensuite une réponse synthétique et contextualisée. Cette approche allège la charge cognitive du modèle, permettant des réponses plus pertinentes.
Basée sur ces composants, l’architecture d’un système RAG suit une séquence bien définie :
Des recherches récentes ont mis en évidence l'efficacité du RAG :
Malgré ses avantages, le RAG présente certaines limites :
Les systèmes RAG s’imposent comme des solutions de pointe pour les environnements exigeant précision et fiabilité. Leur intégration avec des agents intelligents permet d’enrichir leurs capacités en ajoutant des fonctions supplémentaires, comme la recherche en ligne ou l’utilisation d’API spécialisées.
Toutefois, pour garantir leur efficacité à long terme, il est crucial d’évaluer leurs performances de manière continue. Les métriques d’évaluation doivent porter sur la pertinence des réponses, la sécurité, et la traçabilité des informations intégrées dans les réponses fournies.
En conclusion, vous l'aurez compris : en alliant la rigueur des bases de connaissances contrôlées à la flexibilité des modèles de langage, les architectures RAG ouvrent de nouvelles perspectives pour des applications robustes et à forte valeur ajoutée. À vous de jouer !
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