Disons que vous devez créer un chatbot de service client AI. Même si votre model est affiné avec un ensemble de données d'entraînement spécifique, il serait inefficace sans accès à des données telles que des conversations passées ou des informations sur les produits stockées dans les CRMs, documents ou systèmes de tickets des clients.
Pour utiliser ces données contextuelles, vous devez les intégrer à vos LLMs. Cela implique l'ingestion de données provenant de sources tierces et le choix entre RAG et le fine-tuning pour utiliser les données efficacement.
Mais quelle est la meilleure approche : le fine-tuning ou la Retrieval Augmented Generation (RAG) ? Cet article fournit une comparaison détaillée entre les deux.
Génération Augmentée par Récupération (RAG)
RAG améliore la précision des LLMs en récupérant des données externes à la demande et en injectant du contexte dans les prompts en temps réel. Ces données peuvent provenir de diverses sources telles que la documentation client, les pages web et des applications tierces comme les CRMs et Google Drive.
Composants Clés de RAG
Ingestion et Stockage des Données:
- Ingestion Initiale: Récupérez toutes les données clients pertinentes au départ.
- Mises à Jour Continues: Utilisez des tâches en arrière-plan pour garder les données à jour en temps réel.
- Embeddings et Stockage: Stockez les données dans une base de données vectorielle pour la récupération.
Injection de prompt:
- À l'exécution: Récupérer des morceaux de texte pertinents de la base de données vectorielle et les injecter dans le prompt/requête initial pour que le LLM génère la réponse finale.
Ajustement fin
L'ajustement fin implique un entraînement supplémentaire d'un LLM pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique à un domaine pour améliorer ses performances sur des tâches spécifiques. Par exemple, ajuster un modèle sur des e-mails de vente pour créer un agent commercial IA.
Défis de l'ajustement fin
- Préparation des données: Nécessite un ensemble de données d'entraînement propre et bien structuré.
- Résultats prévisibles: Produit des résultats plus prévisibles mais est chronophage.
RAG vs. Fine-Tuning : Lequel choisir ?
Quand utiliser RAG
- Injecte un contexte en temps réel dans les invites.
- Ne nécessite pas de jeu de données d'entraînement structuré.
- Récupère un contexte pertinent à partir de plusieurs sources de données.
Quand utiliser le Fine-Tuning
- Lorsque vous avez un jeu de données spécifique et bien préparé pour l'entraînement.
- Pour des tâches nécessitant des résultats prévisibles.
Mise en œuvre de RAG
Ingestion de données
Identifiez où vos données contextuelles résident, par exemple dans Notion, Google Drive, Slack, Salesforce, etc. Créez des mécanismes pour ingérer à la fois les données existantes et les mises à jour.
Découpage et Embedding des Données
La plupart des données contextuelles sont non structurées. Utilisez des stratégies de découpage et générez des embeddings pour vectoriser les données pour les recherches de similarité.
Stockage et Récupération des Données
Stockez les embeddings dans une base de données vectorielle pour une récupération rapide. En temps d'exécution, effectuez des recherches de similarité pour récupérer des morceaux de données pertinents et les inclure dans les prompts.
Sécurité et Permissions
Assurez-vous d'un stockage sécurisé et de permissions appropriées pour prévenir les fuites de données. Envisagez d'utiliser des LLMs de niveau entreprise ou de déployer des instances séparées pour chaque client afin d'améliorer la sécurité.
Processus de Fine-Tuning
Ingestion et Préparation des Données
Ingérez des données provenant d'applications externes et préparez des ensembles de données d'entraînement propres. Validez ces ensembles de données pour garantir des entrées de qualité.
Formation et Validation
Affinez le model avec les ensembles de données préparés. Validez le model pour vous assurer qu'il répond aux critères de performance avant le déploiement.
Apprentissage par renforcement
Implémentez des boucles d'apprentissage par renforcement en production pour améliorer continuellement le model en utilisant les retours des utilisateurs.
À la fois RAG et l'affinage sont précieux pour intégrer des données externes afin d'améliorer les sorties LLM. Étant donné les complexités de la création d'ensembles de données d'entraînement robustes, commencer par RAG est généralement plus bénéfique. Cependant, dans de nombreux cas, combiner les deux approches peut devenir essentiel.
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