La génération augmentée par récupération (RAG) est la méthode d'affinage de la sortie d'un modèle de langage substantiel en se référant à une base de connaissances crédible au-delà de ses sources de données d'entraînement avant de générer une réponse.
Dans cet article, nous expliquerons comment cela fonctionne réellement en termes simples.
Imaginez que nous avons un utilisateur. L'utilisateur peut être une personne, un bot ou une autre application, tous cherchant des réponses à des questions spécifiques. Par exemple, ils pourraient demander : « Quel était le taux de désabonnement au T1 pour les clients de la région sud ? »
La première partie de cette question est généralement dans le champ d'application d'un modèle de langage large (LLM) général. Cependant, la spécificité des données requises pour « Q1 des clients du sud » n'est pas directement disponible dans les LLM, car elle est unique à l'entreprise et évolue avec le temps.
Pour gérer cela, plusieurs sources de données pourraient être nécessaires. Celles-ci pourraient inclure des PDF, d'autres applications professionnelles ou même des images. Accéder aux bonnes données est crucial pour répondre avec précision à de telles requêtes spécifiques.
Le rôle des bases de données vectorielles dans RAG
Une fois que vous avez rassemblé les données nécessaires, elles sont saisies dans une base de données vectorielle. Cette base de données organise à la fois des données structurées et non structurées dans un format de tableau mathématique, qui est plus compréhensible pour les modèles de machine learning et d'IA générative par rapport aux données brutes. En interrogeant cette base de données vectorielle, vous récupérez un embedding contenant des données pertinentes pour votre question.
Cet embedding est ensuite réintroduit dans le LLM, enrichissant le prompt original avec des données précises et sourcées. Le LLM traite ce prompt amélioré et fournit la réponse à la question originale, garantissant précision et pertinence.
À mesure que de nouvelles données entrent dans la base de données vectorielle, elles mettent à jour les embeddings pertinents pour les requêtes en cours telles que le taux de désabonnement au T1. Cette mise à jour continue garantit que les requêtes suivantes reçoivent les informations les plus récentes et pertinentes.
Atténuer les risques dans l'analyse de données pilotée par l'IA
La qualité des données entrant dans la base de données vectorielle est très importante pour les résultats produits. Assurer des données propres, bien gouvernées et correctement gérées est essentiel. De plus, la transparence des LLM utilisés dans le processus est également cruciale. Il est important d'utiliser des LLM qui sont transparents dans leurs processus de formation pour garantir fiabilité et précision.
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