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Génération augmentée par récupération (RAG) Il s'agit d'un cadre qui combine des modèles d'IA pré-entraînés avec des systèmes externes de récupération de données afin d'améliorer la précision et la pertinence des réponses générées. Présenté par Patrick Lewis et son équipe dans un article de 2020, RAG s'attaque à une limitation majeure des modèles d'IA traditionnels : leur incapacité à accéder à des informations actualisées ou spécifiques stockées en dehors de leurs données d'entraînement.
Cette approche intègre deux types de mémoire : les connaissances du modèle pré-entraîné (paramétrique) et les sources de données externes comme Wikipédia (non paramétrique). En récupérant des données pertinentes en temps réel, les modèles RAG produisent des résultats plus précis, ce qui les rend particulièrement efficaces pour répondre à des questions complexes ou vérifier des faits.
L'article de Lewis de 2020 a posé les bases de cette méthode, obtenant des résultats de pointe dans des tests de référence tels que la réponse à des questions en domaine ouvert et la vérification des faits. Son influence continue de façonner la recherche et les applications pratiques en IA, notamment des outils comme Laténode qui simplifient la mise en œuvre du RAG pour les entreprises.
Explorons le fonctionnement de RAG, son impact et comment des outils comme Latenode le rendent accessible pour une utilisation quotidienne.
L’article de Lewis 2020 a présenté des avancées clés qui ont remodelé les tâches à forte intensité de connaissances et jeté les bases du cadre moderne de génération augmentée de récupération (RAG).
L'une des contributions les plus marquantes a été l'intégration de la mémoire stockée (paramétrique) à la mémoire à la demande (non paramétrique). En intégrant la récupération de connaissances externes au modèle, l'article a résolu les difficultés d'accès à des informations spécifiques ou actualisées. Le cadre RAG y parvient en combinant un mécanisme de récupération avec un générateur de séquence à séquence, permettant un accès dynamique aux données actuelles. Cette approche a non seulement étendu les capacités du modèle, mais a également ouvert la voie à l'amélioration de l'ensemble du pipeline RAG.
Une autre avancée majeure a été l'introduction d'une méthode commune de réglage fin pour l'ensemble du pipeline RAG. Ce processus d'apprentissage unifié garantit que le récupérateur identifie efficacement les passages pertinents, tandis que le générateur apprend à intégrer harmonieusement les informations récupérées dans des sorties cohérentes et contextuelles. Cette stratégie d'apprentissage cohérente améliore considérablement la synergie entre les composants de récupération et de génération.
Les innovations présentées dans l'article se sont traduites par des améliorations notables des performances. Les expériences ont démontré que les modèles RAG surpassaient les approches précédentes lors de tests de performance intensifs en connaissances. Plus précisément, ils ont obtenu des résultats de pointe dans trois tâches de questions-réponses (QA) en domaine ouvert, surpassant à la fois les modèles paramétriques autonomes séquence à séquence et les méthodes de recherche antérieures. 12Pour la génération de langage, les modèles ont produit des réponses plus précises, plus diversifiées et plus vérifiables par rapport aux techniques traditionnelles. 12.
L'article de Lewis 2020 a montré comment le cadre de génération augmentée de récupération (RAG) surpasse les méthodes traditionnelles en tirant parti d'une conception efficace et d'une évaluation approfondie.
Ci-dessous, nous décomposons l'architecture, les ensembles de données et les résultats comparatifs qui mettent en évidence les points forts de RAG.
Les Génération augmentée par récupération (RAG) Le cadre introduit par Lewis en 2020 se compose de deux composants étroitement intégrés. Le composant de récupération utilise Récupération de passages denses (DPR) pour localiser les passages pertinents d'une base de connaissances, tandis que le composant de génération utilise BART pour générer des réponses basées sur la requête d'entrée et les informations récupérées.
Ce système fonctionne comme un pipeline en deux étapes. Tout d'abord, le récupérateur encode la requête d'entrée et sélectionne les cinq premiers passages de Wikipédia à l'aide de représentations vectorielles denses. Ensuite, le générateur synthétise une réponse en combinant la requête d'entrée avec les passages récupérés. Le framework bénéficie d'un apprentissage conjoint de bout en bout, qui affine la précision de la récupération et améliore la qualité des réponses générées.
L'évaluation de la Cadre RAG a couvert plusieurs tâches factuelles exigeantes, notamment la réponse à des questions ouvertes et la vérification des faits. Pour répondre à des questions ouvertes, des ensembles de données tels que Questions naturelles, QuizQA Questions Web ont été utilisés pour tester la capacité du modèle à gérer des requêtes factuelles complexes. Questions naturelles, en particulier, posait un défi unique en raison de ses requêtes de type moteur de recherche qui imitent des scénarios du monde réel.
Pour la vérification des faits, le modèle a été évalué à l'aide de FIÈVRE Ensemble de données (extraction et vérification des faits). Cette tâche exigeait que le modèle classe les affirmations comme étayées, réfutées ou manquant de preuves suffisantes, à partir des informations extraites de Wikipédia. Ce benchmark testait à la fois la précision de récupération et les capacités de raisonnement du système.
Les résultats expérimentaux ont mis en évidence la supériorité de RAG sur tous les critères évalués par rapport aux méthodes précédentes. RAG a systématiquement surpassé les modèles paramétriques séquence à séquence et les systèmes traditionnels basés sur la récupération.
| Catégorie de tâche | Ensemble de données | Performances RAG | Meilleur précédent | Formation |
|---|---|---|---|---|
| Assurance qualité en domaine ouvert | Questions naturelles | 44.5% | 36.6% | + 7.9% |
| Assurance qualité en domaine ouvert | QuizQA | 56.8% | 50.1% | + 6.7% |
| Assurance qualité en domaine ouvert | Questions Web | 45.2% | 42.4% | + 2.8% |
| Vérification des faits | FIÈVRE | 70.0% | 65.1% | + 4.9% |
Les résultats ont révélé que lorsque le récupérateur identifiait avec succès les passages pertinents, le générateur produisait des résultats de meilleure qualité. Cela souligne le rôle crucial d'une récupération efficace dans la performance globale du système.
Ces résultats démontrent que la combinaison de la récupération et de la génération améliore considérablement les résultats sur des tâches factuelles complexes, mettant en évidence le potentiel du RAG pour des applications pratiques qui nécessitent un accès dynamique à des connaissances externes.
La publication de l'article de Lewis 2020 sur la génération augmentée par récupération (RAG) a marqué un tournant dans l'IA à forte intensité de connaissances, façonnant à la fois la recherche universitaire et les premières applications industrielles.
L'article de Lewis de 2020 a présenté une approche révolutionnaire de la gestion des connaissances factuelles en IA. Auparavant, les systèmes d'IA reposaient souvent sur des bases de connaissances statiques, ce qui entraînait de fréquentes inexactitudes. En combinant la mémoire paramétrique à des mécanismes de récupération externes, l'article a permis de pallier ces limites et d'ouvrir la voie à des systèmes d'IA plus fiables. Cette idée a suscité une vague de recherches complémentaires, donnant naissance à des approches telles que Fusion-dans-décodeur (FiD) et DOMAINE, qui a encore affiné la manière dont l’IA interagit avec les connaissances.
Les concepts présentés dans l'article ont rapidement trouvé leur place dans les applications industrielles. Les entreprises ont commencé à exploiter la génération augmentée par la recherche pour améliorer l'accès des utilisateurs à de vastes référentiels d'informations. Ces systèmes alimentent désormais des interfaces fournissant des réponses précises et vérifiables, améliorant ainsi l'expérience utilisateur dans divers domaines. Cette adoption illustre comment la recherche fondamentale peut se transformer en outils pratiques répondant aux besoins du monde réel.
Au fil du temps, RAG a évolué, dépassant les repères statiques pour devenir des systèmes plus dynamiques et interactifs. Les chercheurs ont développé le cadre initial pour relever des défis tels que le raisonnement en plusieurs étapes et la prise de décision adaptative. Ces avancées ont mis en évidence des difficultés pratiques, telles que la gestion robuste des erreurs et la gestion efficace de l'indexation à grande échelle. Des plateformes comme Latenode illustrent cette évolution en transformant des concepts RAG complexes en outils visuels et intuitifs qui simplifient le développement et permettent des applications concrètes.
Ces développements illustrent les progrès constants de la génération augmentée par la recherche. L'idée de systèmes d'IA accédant dynamiquement aux connaissances externes devient réalité, grâce à des solutions innovantes qui brisent les barrières techniques et rendent les fonctionnalités avancées plus accessibles à un public plus large.
L'article de Lewis 2020 a présenté le cadre théorique de la génération augmentée par récupération (RAG). Latenode concrétise cette vision en la transformant en outils pratiques utilisables au quotidien par les entreprises.
L'article de Lewis 2020 décrivait des systèmes d'IA capables d'accéder dynamiquement à des connaissances externes pour améliorer les réponses. Latenode va plus loin en proposant des workflows visuels qui intègrent parfaitement le traitement des documents à la génération assistée par IA. Les configurations RAG traditionnelles nécessitent souvent la configuration de bases de données vectorielles, l'intégration de services et la segmentation des documents, un processus parfois complexe. Latenode simplifie ce processus en proposant une plateforme tout-en-un.
Avec Latenode Stockage de données IA Grâce à cette fonctionnalité, les entreprises peuvent simplifier la création d'agents d'IA en centralisant l'accès à leur base de connaissances. L'interface visuelle et low-code de la plateforme permet aux utilisateurs de télécharger des fichiers et de connecter des nœuds sans effort. Elle supprime la complexité technique des vecteurs, des intégrations et des algorithmes de récupération que des chercheurs comme Lewis devaient auparavant gérer manuellement. Par exemple, lors du téléchargement de documents, Latenode gère automatiquement la segmentation des documents, la création des intégrations et l'indexation du contenu, éliminant ainsi toute intervention manuelle.
« RAG a toujours été puissant, mais inutilement compliqué à mettre en place. Nous avons éliminé les frictions entre les entreprises et cette technologie. Si vous pouvez importer un fichier et connecter deux nœuds, vous pouvez créer un agent d'IA basé sur RAG. » – Équipe Latenode
Les premiers utilisateurs de la fonctionnalité de stockage de données IA signalent que les tâches qui prenaient des jours à configurer dans les configurations traditionnelles ne prennent désormais que quelques minutes.3Cette efficacité ouvre la voie à des applications commerciales robustes et à des intégrations natives de l’IA sans effort.
Latenode prend en charge un large éventail de types de fichiers, notamment les PDF, les fichiers texte, JSON, Markdown et les images compatibles OCR. Une fois téléchargées, ces données sont instantanément consultables par requêtes en langage naturel, conformément à la vision exposée dans l'article de Lewis. La plateforme intègre les fonctionnalités RAG aux agents d'IA en traitant et en indexant les documents à l'aide d'outils tels que Cloudflare et la LamaIndex modèles d'intégration. Il utilise ensuite la recherche sémantique pour récupérer les informations les plus pertinentes.
Au-delà de cela, Latenode automatise les pipelines RAG en gérant la mise à l'échelle des travailleurs, le déplacement des données et la commutation d'index pour les grands ensembles de données.
« Latenode gère parfaitement toute l'orchestration. J'y ai construit l'intégralité du pipeline et il gère automatiquement la mise à l'échelle des workers, le déplacement des données et le changement d'index. » – marcoMingle
Pour les utilisateurs professionnels, les capacités d'orchestration avancées de Latenode automatisent des tâches telles que le partitionnement de documents, la génération d'intégrations parallèles et la sélection dynamique d'index (par exemple, denses ou clairsemés). Latenode gère également les données tout au long de leur cycle de vie, des niveaux « chauds » fréquemment consultés au stockage « froid » moins utilisé. Ce niveau d'automatisation élimine le besoin de réglages manuels et répond aux défis d'évolutivité, ce qui en fait une solution exceptionnelle pour les processus à forte intensité de connaissances.
L'évolution des implémentations RAG traditionnelles vers la plateforme conviviale de Latenode marque un tournant majeur. Alors que les systèmes RAG de recherche nécessitent souvent une expertise technique approfondie et une configuration manuelle, Latenode offre une expérience simplifiée et sans code, où le gros du travail technique se déroule en coulisses.
| Aspect | Recherche RAG (Lewis 2020) | Implémentation de Latenode |
|---|---|---|
| Temps d'installation | Des jours à des semaines de configuration | Minutes avec flux de travail visuels |
| Exigences techniques | Expertise approfondie en PNL, bases de données vectorielles | Téléchargements de fichiers par glisser-déposer |
| Infrastructure | Services et intégrations multiples | Solution de plateforme unique |
Latenode automatise l'intégralité du workflow GenAI, de l'ingestion des données aux réponses des modèles. Il met à jour en continu les intégrations et optimise la récupération en fonction des indicateurs de performance. En transformant les concepts avancés de Lewis 2020 en outils accessibles, Latenode permet aux entreprises d'exploiter tout le potentiel de la technologie RAG.
Cette approche rend les solutions RAG de niveau entreprise accessibles aux organisations de toutes tailles, quelle que soit leur expertise technique, uniformisant ainsi les règles du jeu pour l’innovation axée sur la connaissance.
L’article de Lewis 2020 a remodelé la manière dont les systèmes d’IA interagissent avec les connaissances externes, établissant une nouvelle norme pour les tâches à forte intensité de connaissances.
L'étude, intitulée Génération de récupération augmentée pour les tâches PNL à forte intensité de connaissances, a introduit une approche transformatrice de l'IA. Elle a démontré que la combinaison de paramètres appris avec des bases de connaissances externes pouvait améliorer considérablement les performances de l'IA. Ce concept est depuis devenu une pierre angulaire du développement de nombreux systèmes d'IA avancés, influençant à la fois la recherche et les applications pratiques.
L'une des contributions les plus remarquables de l'article réside dans sa méthode permettant d'ancrer les réponses générées par l'IA dans des données factuelles récupérées. Cette innovation a permis de résoudre le problème persistant de l'hallucination de l'IA dans les tâches à forte intensité de connaissances, rendant les applications d'IA plus fiables et dignes de confiance. Ces connaissances continuent d'orienter la recherche en IA, notamment dans les domaines exigeant précision et exactitude factuelle.
S'appuyant sur les bases posées par Lewis 2020, chercheurs et leaders du secteur explorent de nouvelles dimensions de la technologie de récupération-génération augmentée (RAG). Les avancées actuelles se concentrent sur les systèmes multimodaux et l'IA adaptative, qui non seulement récupèrent et génèrent des informations, mais planifient et affinent également leurs résultats en fonction des données traitées.
Le développement de systèmes d'IA adaptatifs marque une évolution significative des principes RAG. Ces systèmes vont au-delà de la récupération et de la génération pour intégrer le raisonnement itératif, leur permettant ainsi de résoudre des problèmes plus complexes. Les industries adoptent de plus en plus des solutions RAG spécialisées, adaptées aux défis spécifiques de leurs domaines, tels que la santé, la finance et les services juridiques. Si les idées fondamentales de Lewis 2020 restent essentielles, leur application se diversifie rapidement dans divers secteurs.
Latenode illustre comment les concepts révolutionnaires introduits dans Lewis 2020 peuvent être traduits en outils pratiques et accessibles. En transformant les principes de génération de données en outils conviviaux, workflows sans codeLatenode permet aux entreprises d’exploiter les avantages de la technologie RAG sans nécessiter une expertise technique approfondie.
Avec Latenode, les équipes peuvent concevoir des systèmes d'IA en quelques minutes, sans avoir besoin de connaissances approfondies en TALN ni de configurations complexes. Cette simplicité d'utilisation rend la technologie RAG plus accessible, conformément à la vision initiale de créer des systèmes d'IA à la fois performants et fiables.
Le stockage de données IA et les intégrations robustes de la plateforme permettent un déploiement à l'échelle de l'entreprise des fonctionnalités RAG. En automatisant des processus clés comme l'analyse de documents, la génération d'intégrations et l'optimisation de la récupération, Latenode permet aux organisations de se concentrer sur l'application de ces outils pour résoudre des problèmes concrets, plutôt que de créer des systèmes de toutes pièces.
Alors que le domaine de la technologie RAG continue de progresser, des solutions comme Latenode garantissent que les idées influentes de Lewis 2020 restent pratiques et percutantes pour les organisations de toutes tailles, stimulant l'innovation et l'efficacité dans tous les secteurs.
La combinaison mémoire paramétrique - les connaissances intégrées du modèle - avec mémoire non paramétrique, qui fait référence aux données externes récupérées dynamiquement, permet aux systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) de produire des réponses plus précises et contextuelles. En exploitant des sources externes actualisées, la RAG minimise les risques d'informations obsolètes ou de détails falsifiés, ce qui la rend particulièrement utile pour les tâches exigeant un haut degré de précision et des données fiables et actuelles.
Ce mélange de connaissances pré-entraînées et de récupération de données en temps réel permet aux systèmes d’IA de gérer des applications à forte intensité de connaissances avec une plus grande précision factuelle et une plus grande fiabilité, garantissant ainsi qu’ils répondent aux exigences des scénarios où il est essentiel de rester à jour.
L'article de Lewis de 2020 a présenté Génération augmentée par récupération (RAG), un framework révolutionnaire qui fusionne récupération et génération pour gérer des tâches exigeant des connaissances approfondies. Contrairement aux modèles qui dépendent uniquement de paramètres pré-entraînés, RAG récupère activement les documents externes pertinents, tels que les entrées Wikipédia, grâce à un index vectoriel dense. Cela permet au modèle d'intégrer des informations actualisées dans ses réponses.
En intégrant la récupération, RAG améliore à la fois la précision et la pertinence, notamment pour les tâches exigeant des connaissances actuelles ou spécialisées. L'article décrit également une méthode d'affinement permettant au modèle d'utiliser les passages récupérés, soit lexique par lexique, soit sur une séquence entière. Ce perfectionnement accroît la précision et la variété des résultats du modèle. Ces avancées font de RAG une approche remarquable, comblant l'écart entre les connaissances statiques pré-entraînées et l'accès à l'information en temps réel.
Latenode simplifie le processus d'utilisation de la génération augmentée de récupération (RAG) grâce à son plateforme visuelle sans code, éliminant ainsi le recours à des configurations complexes telles que des bases de données vectorielles externes ou des configurations détaillées. Cette conception conviviale permet aux entreprises de déployer efficacement des systèmes RAG, même sans connaissances techniques approfondies.
Cette approche simplifiée permet non seulement de réduire les coûts et les délais de déploiement, mais aussi d'offrir des fonctionnalités d'IA avancées à un plus large éventail d'entreprises. Qu'il s'agisse d'automatiser les flux de travail ou d'améliorer les tâches nécessitant des connaissances approfondies, Latenode transforme RAG en un outil pratique et évolutif, conçu pour répondre aux défis quotidiens des entreprises.
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