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Dans le paysage en évolution rapide de l’intelligence artificielle générative (Gen AI), les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4 d’OpenAI, Gemma de Google, LLaMA 3.1 de Meta, Mistral.AI, Falcon et d’autres outils d’IA deviennent des atouts indispensables pour les entreprises.

L’une des avancées les plus prometteuses dans ce domaine est la génération augmentée de récupération (RAG – Retrieval Augmented Generation).

Mais qu’est-ce que le RAG exactement, et comment peut-elle être intégrée à vos documents et vos données d’entreprise ?

Comprendre le RAG

Le RAG est une approche qui combine les LLM de Gen AI avec des techniques de recherche d’informations. Le RAG permet aux LLM d’accéder à des connaissances externes stockées dans des bases de données et des documents. De quoi améliorer leur capacité à générer des réponses précises et pertinentes sur le plan contextuel.

« Le RAG vous permet de combiner votre magasin de vecteurs avec le LLM lui-même. Cette combinaison permet au LLM de raisonner non seulement sur ses propres connaissances, mais aussi sur les connaissances que vous fournissez par le biais de prompts spécifiques. Ce processus permet d’obtenir des réponses plus précises et plus adaptées au contexte » indique Maxime Vermeir, directeur principal de la stratégie d’IA chez ABBYY.

Cette capacité est cruciale pour les entreprises qui ont besoin d’extraire et d’utiliser des connaissances spécifiques à partir de vastes sources de données non structurées, telles que les PDF ou des documents Word. Comme l’explique M. Vermeir dans son blog, le RAG permet aux organisations d’exploiter tout le potentiel de leurs données, en fournissant un moyen plus efficace et plus précis d’interagir avec les solutions basées sur l’IA.

Pourquoi le RAG est-il important pour votre organisation ?

Les LLM traditionnels sont formés sur de vastes ensembles de données. Cependant, ces données de formation génériques ne sont pas toujours applicables à des contextes professionnels spécifiques. Par exemple, si votre entreprise opère dans un secteur de niche, vos documents internes et vos connaissances métiers sont bien plus précieux que des informations générales.

Maxime Vermeir fait remarquer : « Lorsque vous créez un LLM pour votre entreprise, en particulier un modèle conçu pour améliorer l’expérience des clients, il est essentiel que le modèle ait une connaissance approfondie de votre environnement commercial spécifique. C’est là que le RAG entre en jeu. Il permet au LLM d’accéder et de raisonner avec les connaissances qui comptent vraiment pour votre organisation, ce qui se traduit par des réponses précises et très pertinentes aux besoins de votre entreprise. »

En intégrant le RAG dans votre stratégie d’IA, vous vous assurez que votre LLM n’est pas un simple outil générique mais un assistant spécialisé qui comprend les nuances de vos opérations commerciales, de vos produits et de vos services.

Comment le RAG fonctionne avec les bases de données vectorielles

Représentation du fonctionnement d’un pipeline de données RAG. Intel / LFAI & Data Foundation

Le concept de données vectorielles est au cœur du RAG. Une base de données vectorielle stocke les données sous forme de vecteurs. Ce sont des représentations numériques des données. Ces vecteurs sont créés par un processus connu sous le nom d’intégration, dans lequel des morceaux de données (par exemple, du texte provenant de documents) sont transformés en représentations mathématiques que le LLM peut comprendre et extraire en cas de besoin.

« L’utilisation d’une base de données vectorielle commence par l’ingestion et la structuration des données. Il s’agit de prendre vos données structurées, vos documents et autres informations et de les transformer en enchâssements numériques. Ces encastrements représentent les données, ce qui permet au LLM de récupérer les informations pertinentes lors du traitement précis d’une requête » explique Maxime Vermeir.

Ce processus permet au LLM d’accéder à des données spécifiques pertinentes pour une requête plutôt que de s’appuyer uniquement sur ses données d’apprentissage générales. Par conséquent, les réponses générées par le LLM sont plus précises et contextuellement pertinentes. De quoi réduire la probabilité d' »hallucinations », terme utilisé pour décrire le contenu généré par l’IA qui est factuellement incorrect ou trompeur.

Les étapes pratiques pour intégrer un RAG dans votre organisation

1. Évaluez l’étendue et l’ensemble de vos données

Évaluez les documents et les données que votre organisation génère et stocke.

Identifiez les principales sources de connaissances qui sont les plus importantes pour vos activités commerciales.

2. Choisir les bons outils

En fonction de votre infrastructure existante, vous pouvez opter pour des solutions RAG basées sur le cloud proposées par des fournisseurs tels que AWS, Google, Azure ou Oracle.

Vous pouvez également explorer les outils et les framewaorks open-source qui permettent des mises en œuvre plus personnalisées.

3. Préparation et structuration des données

Avant d’introduire vos données dans une base de données vectorielle, assurez-vous qu’elles sont correctement formatées et structurées.

Cela peut impliquer la conversion de PDF, d’images et d’autres données non structurées dans un format facile à intégrer.

4. Mettre en place des bases de données vectorielles

Créez une base de données vectorielle pour stocker les représentations intégrées de vos données.

Cette base de données servira d’épine dorsale à votre système RAG, permettant une recherche d’informations efficace et précise.

5. Intégrer les LLM

Connectez votre base de données vectorielle à un LLM qui supporte le RAG.

En fonction de vos exigences en matière de sécurité et de performance, il peut s’agir d’un service LLM basé sur le cloud ou d’une solution sur site.

6. Testez et optimisez

Une fois que votre système RAG est en place, effectuez des tests approfondis pour vous assurer qu’il répond aux besoins de votre entreprise.

Surveillez les performances, la précision et l’apparition d’hallucinations, et procédez aux ajustements nécessaires.

7. Apprentissage et amélioration continus

Les systèmes RAG sont dynamiques et doivent être continuellement mis à jour en fonction de l’évolution de votre activité.

Mettez régulièrement à jour votre base de données vectorielles avec de nouvelles données et reformulez votre LLM pour vous assurer qu’il reste pertinent et efficace.

Mise en œuvre du système RAG à l’aide d’outils open-source

Plusieurs outils open-source peuvent vous aider à mettre en œuvre du RAG de manière efficace au sein de votre organisation :

• LangChain est un outil polyvalent qui améliore les LLM en intégrant des étapes de recherche dans les modèles conversationnels. LangChain prend en charge la recherche dynamique d’informations à partir de bases de données et de collections de documents, ce qui rend les réponses des LLM plus précises et plus pertinentes sur le plan contextuel.
• LlamaIndex est une boîte à outils qui permet aux développeurs d’interroger et de récupérer des informations à partir de diverses sources de données. Cela permet aux LLM d’accéder à des informations, de les comprendre et de les synthétiser de manière efficace. LlamaIndex prend en charge les requêtes complexes et s’intègre de manière transparente avec d’autres composants d’IA.
• Haystack est un framework complet pour la création d’applications RAG personnalisables. Haystack connecte des modèles, des bases de données vectorielles et des convertisseurs de fichiers dans des pipelines qui peuvent interagir avec vos données, en prenant en charge des cas d’utilisation tels que la réponse aux questions, la recherche sémantique et les agents conversationnels.
• Verba est un chatbot RAG open-source qui simplifie l’exploration des ensembles de données et l’extraction d’informations. Il prend en charge les déploiements locaux et l’intégration avec des fournisseurs de LLM tels que OpenAI, Cohere et HuggingFace. Les principales fonctionnalités de Verba comprennent l’importation des données, la résolution des requêtes et l’accélération des requêtes grâce à la mise en cache sémantique. De quoi en faire un outil idéal pour la création d’applications RAG sophistiquées.
• Phoenix se concentre sur l’observabilité et l’évaluation de l’IA. Il propose des outils tels que LLM Traces pour comprendre et dépanner les applications LLM et LLM Evals pour évaluer la pertinence et la toxicité des applications. Phoenix prend en charge l’intégration, le RAG et l’analyse de données structurées pour les tests A/B et l’analyse de la dérive, ce qui en fait un outil robuste pour l’amélioration des pipelines RAG.
• MongoDB est une puissante base de données NoSQL conçue pour l’évolutivité et la performance. Son approche orientée document prend en charge des structures de données similaires à JSON, ce qui en fait un choix populaire pour la gestion de grands volumes de données dynamiques. MongoDB est bien adaptée aux applications web et à l’analyse en temps réel, et elle s’intègre aux modèles RAG pour fournir des solutions robustes et évolutives.
• NVIDIA propose une gamme d’outils qui prennent en charge les implémentations RAG, notamment le framework NeMo pour construire et affiner les modèles d’IA et NeMo Guardrails pour ajouter des contrôles programmables aux systèmes d’IA conversationnels.  NVIDIA Merlin améliore le traitement des données et les systèmes de recommandation, qui peuvent être adaptés au RAG, tandis que Triton Inference Server fournit des capacités de déploiement de modèles évolutifs. La plate-forme DGX et les bibliothèques logicielles Rapids de NVIDIA offrent également la puissance de calcul et l’accélération nécessaires pour traiter les grands ensembles de données et les opérations d’intégration, ce qui en fait des composants précieux dans une installation robuste de RAG.
• Open Platform for Enterprise AI (OPEA) : Proposé par Intel en tant que projet « bac à sable », la nouvelle initiative de la LF AI & Data Foundation vise à normaliser et à développer des pipelines RAG open-source pour les entreprises. La plateforme OPEA comprend des blocs de construction interchangeables pour les systèmes d’IA générative, des plans architecturaux et une évaluation en quatre étapes pour classer les performances et l’état de préparation.

Mise en œuvre du RAG avec les principaux fournisseurs de services de cloud

Les fournisseurs de cloud proposent de nombreux outils et services qui permettent aux entreprises de développer, de déployer et de mettre à l’échelle des systèmes RAG.

Amazon Web Services (AWS)

• Amazon Bedrock est un service entièrement manahé qui fournit des modèles de base (Foundation Model) très performants avec des capacités permettant de créer des applications d’IA générative. Bedrock automatise les conversions vectorielles, les recherches de documents et la génération de résultats.
• Amazon Kendra est un service de recherche d’entreprise offrant une API de récupération optimisée qui améliore les flux de travail RAG avec des résultats de recherche de haute précision.
• Amazon SageMaker JumpStart est un centre d’apprentissage machine (Machine Learning) qui propose des solutions ML préconstruites et des modèles de base qui accélèrent la mise en œuvre de RAG.

Google Cloud

• Vertex AI Vector Search est un outil spécialement conçu pour stocker et récupérer des vecteurs à haut volume et à faible latence. Cela permet de récupérer des données en temps réel pour les systèmes RAG.
• pgvector Extension in Cloud SQL and AlloyDB ajoute des capacités de requête vectorielle aux bases de données, améliorant les applications d’IA générative avec des performances plus rapides et des tailles de vecteurs plus grandes.
• LangChain on Vertex AI : Google Cloud prend en charge l’utilisation de LangChain pour améliorer les systèmes RAG, en combinant la recherche de données en temps réel avec des prompts LLM enrichis.

Microsoft Azure

Oracle Cloud Infrastructure (OCI)

• OCI Generative AI Agents propose du RAG as-a-service managé intégrant OpenSearch comme référentiel de base de connaissances. Pour des solutions RAG plus personnalisées, la base de données vectorielle d’Oracle, disponible dans Oracle Database 23c, peut être utilisée avec Python et le modèle d’intégration de texte de Cohere pour construire et interroger une base de connaissances.
• Oracle Database 23 prend en charge les types de données vectorielles et facilite l’élaboration de solutions RAG capables d’interagir avec de vastes ensembles de données internes.

Considérations et meilleures pratiques lors de l’utilisation de RAG

L’intégration de l’IA aux connaissances de l’entreprise par le biais du RAG offre un grand potentiel. Mais aussi des défis. Pour réussir la mise en œuvre du RAG, il ne suffit pas de déployer les bons outils. L’approche exige une compréhension approfondie de vos données, une préparation minutieuse et une intégration réfléchie dans votre infrastructure.

Le risque des données erronées

L’un des principaux défis à relever est le risque d’introduction de données erronées. Si les données introduites dans vos bases de données vectorielles sont mal structurées ou obsolètes, les résultats de l’IA refléteront ces faiblesses, conduisant à des résultats inexacts ou non pertinents.

En outre, la gestion et la maintenance des bases de données vectorielles et des LLM peuvent peser sur les ressources informatiques, en particulier dans les organisations qui ne disposent pas d’une expertise spécialisée en matière d’IA et de science des données.

Le RAG n’est pas une solution universelle

Un autre défi consiste à résister à l’envie de considérer les RAG comme une solution universelle. Tous les problèmes métiers ne nécessitent pas ou ne bénéficient pas du RAG. Et dépendre trop fortement de cette technologie peut conduire à des inefficacités ou à des occasions manquées d’appliquer des solutions plus simples et plus rentables.

Pour atténuer ces risques, il est important d’investir dans une curation de données de haute qualité. Et de s’assurer que vos données sont propres, pertinentes et régulièrement mises à jour. Il est également essentiel de bien comprendre les problèmes spécifiques que vous souhaitez résoudre avec les RAG et d’aligner la technologie sur vos objectifs stratégiques.

En outre, envisagez d’utiliser de petits projets pilotes pour affiner votre approche avant de passer à l’échelle supérieure. Engagez des équipes interfonctionnelles, y compris l’informatique, la science des données (data science) et les directions métiers.

Pour aller plus loin sur le RAG et l’IA générative

Source : « ZDNet.com »