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L'optimisation de l'IA pour des tâches spécifiques implique souvent le fine-tuning, où vous entraînez un modèle polyvalent sur des dataset ciblés. Mais il existe une nouvelle option : la génération augmentée par récupération (RAG).
🤖 Qu'est-ce que le RAG ?
Imaginez un moteur de recherche surpuissant spécialement conçu pour les assistants IA. Le RAG leur permet de scanner une vaste bibliothèque d'informations pour trouver les détails les plus pertinents à chaque situation. Cela garantit que les réponses de l'IA sont précises et à jour, en évitant toute information inventée ("hallucinations"). Contrairement au fine-tuning, qui entraîne l'IA sur des datasets spécifiques, le RAG se concentre sur la récupération en temps réel, ce qui est parfait pour les environnements dynamiques où il est essentiel d’avoir une information à jour.
❓ Pourquoi utiliser le RAG ?
Le fine-tuning personnalise un modèle d'IA polyvalent pour des tâches spécifiques en le formant sur des ensembles de données ciblés. Le RAG adopte une approche différente. Il améliore les réponses du modèle en incorporant des informations actualisées et spécifiques récupérées en temps réel. Le RAG peut être utilisé indépendamment pour créer des systèmes très réactifs ou en combinaison avec le fine-tuning pour fournir des résultats encore plus précis et spécialisés.
️ 🏗️ Les éléments constitutifs de l'IA générative pour le RAG
Décomposons les éléments clés qui sous-tendent le développement et le déploiement de systèmes d'IA basés sur le RAG.
️ 🌩️ 1. Semi-conducteurs, hébergement cloud, inférence
Tout d'abord, nous disposons de l'infrastructure essentielle : semi-conducteurs, hébergement cloud et capacités d'inférence. Des fournisseurs tels que AWS, Google Cloud et NVIDIA fournissent la puissance de calcul et l'évolutivité nécessaires aux opérations d'IA.
🧠 2. Modèles fondamentaux / LLM
Viennent ensuite les modèles fondamentaux et les LLM d'entreprises comme ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic). Ces modèles sont pré-entraînés sur d'immenses quantités de données, constituant le cœur de l'IA générative.
🛠️ 3. Frameworks
Des frameworks comme PyTorch et TensorFlow proposent des outils pour développer, former et déployer des modèles d'IA, ce qui simplifie le processus pour les chercheurs et les développeurs. LangChain, quant à lui, se spécialise dans l'intégration de LLMs avec diverses sources de données, pour faciliter la création d'applications RAG.
🗂️ 4. Orchestration / Bases de données vectorielles
Des plateformes comme Pinecone, Zilliz et Chroma gèrent, récupèrent et stockent les vastes quantités de données que les modèles d'IA génèrent et utilisent.
📚 5. RAG (Génération Augmentée par la Recherche)
En extrayant des informations pertinentes d'une base de données et en les combinant avec les capacités génératives de l'IA, le RAG garantit que les réponses soient précises et contextuellement pertinentes.
💬 6. Chatbot
Les chatbots basés sur le RAG, formés sur les données de votre entreprise, fournissent des réponses rapides et précises, rendant les conversations attrayantes et utiles.
❓ 7. Questions-réponses
En se concentrant sur des capacités précises de questions-réponses contextuelles, le RAG optimise l'IA pour traiter efficacement des requêtes spécifiques. Cela garantit que les utilisateurs reçoivent des réponses exactes.
Chez Kayros, nos assistants conversationnels basés sur la technologie RAG s'entraînant sur les données d votre entreprise. Cela garantit des réponses pertinentes et à jour
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