Techniques avancées de RAG

La génération augmentée par la recherche (RAG) associe la recherche de documents à la génération de langage naturel, ce qui permet d'obtenir des réponses plus précises et mieux adaptées au contexte.

Bien que le RAG de base soit efficace, il a du mal à répondre aux requêtes complexes, aux hallucinations et à maintenir le contexte dans les conversations à plusieurs tours.

Dans ce blog, j'explorerai les techniques avancées qui permettent de relever ces défis en améliorant la précision de la recherche, la qualité de la génération et les performances globales du système.

Si vous lisez ceci en vue d'un entretien, n'oubliez pas de consulter les Les 30 meilleures questions et réponses pour un entretien avec un RAG article.

Limites des systèmes RAG de base

Si les applications de base des RAG peuvent être utiles, elles ont leurs limites, en particulier lorsqu'elles sont appliquées dans des contextes plus exigeants.

Hallucination

L'un des problèmes les plus importants est l'hallucination, lorsque le modèle génère un contenu factuellement incorrect ou non étayé par les documents récupérés. Cela peut nuire à la fiabilité du système, en particulier dans les domaines exigeant une grande précision, tels que la médecine ou le droit.

Manque de spécificité du domaine

Les modèles RAG standard peuvent se heurter à des difficultés lorsqu'ils traitent des requêtes spécifiques à un domaine. Si les processus de recherche et de génération ne sont pas adaptés aux nuances des domaines spécialisés, le système risque de récupérer des informations non pertinentes ou inexactes.

Traiter des conversations complexes ou à plusieurs tours

Un autre défi consiste à gérer des requêtes complexes en plusieurs étapes ou des conversations à plusieurs tours. Les systèmes RAG de base ont souvent du mal à maintenir le contexte à travers les interactions, ce qui conduit à des réponses décousues ou incomplètes. Au fur et à mesure que les requêtes des utilisateurs deviennent plus complexes, les systèmes RAG doivent évoluer pour gérer cette complexité croissante.

Diagramme généré avec napkin.ai

Techniques de recherche avancées

Les techniques de recherche avancées visent à améliorer à la fois la pertinence et la portée des documents retrouvés. Ces techniques, qui comprennent la recherche dense, la recherche hybride, le reclassement et l'expansion des requêtes, répondent aux limites de la recherche par mot-clé.

Recherche dense et recherche hybride

La recherche dense et la recherche hybride sont des techniques clés pour améliorer la précision et la pertinence de la recherche. Les méthodes telles que TF-IDF ou BM25 ont souvent du mal à comprendre la sémantique lorsque les requêtes sont formulées différemment des documents. 

La récupération dense, telle que DPR (Dense Passage Retrieval), utilise l'apprentissage profond (deep learning). l'apprentissage profond pour cartographier les requêtes et les documents en représentations vectorielles représentations vectoriellesL'apprentissage profond permet de capturer le sens du texte au-delà des mots-clés exacts.

La recherche hybride combine la recherche dense et la recherche éparse, équilibrant la précision et le rappel en combinant la correspondance par mot-clé avec la similarité sémantique, ce qui la rend efficace pour les requêtes plus complexes.

Reranking

Le reclassement est une autre technique avancée utilisée pour affiner la liste des documents récupérés avant qu'ils ne soient transmis au composant de génération. Dans un système RAG typique, la phase initiale de recherche peut produire un grand nombre de documents dont la pertinence varie.

Le rôle du reranking est de réorganiser ces documents de manière à ce que les plus pertinents soient utilisés en priorité par le modèle linguistique. Le reclassement peut aller d'une simple notation basée sur la similarité requête-document à des modèles d'apprentissage automatique plus complexes formés pour prédire la pertinence de chaque document.

Vous pouvez apprendre comment mettre en œuvre le reranking dans ce tutoriel sur le reclassement avec RankGPT.

Expansion de la requête

L'expansion de la requête consiste à enrichir la requête de l'utilisateur avec des termes supplémentaires qui augmentent les chances de trouver des documents pertinents. Il peut être atteint grâce à :

• Expansion des synonymes : Ajout de synonymes ou de termes étroitement liés à la requête initiale afin de capturer des documents dont la formulation est différente mais dont le sens est similaire.
• Expansion conceptuelle : Élargir la requête en y incluant des concepts plus larges ou connexes qui pourraient aider à faire apparaître des documents plus diversifiés mais pertinents.

Par exemple, si la requête initiale est "intelligence artificielle dans les soins de santé", l'extension de la requête peut inclure des termes connexes tels que "IA", "apprentissage automatique" ou "technologie de la santé", ce qui permet d'élargir le champ de recherche.

Optimisation de la pertinence et de la qualité dans les systèmes RAG

Dans les systèmes RAG, il ne suffit pas d'extraire des documents, il faut aussi s'assurer de la pertinence et de la qualité de ces documents pour améliorer le résultat final. À cette fin, les techniques avancées qui affinent et filtrent le contenu récupéré sont essentielles. 

Ces méthodes permettent de réduire le bruit, d'augmenter la pertinence et de concentrer le modèle linguistique sur les informations les plus importantes au cours du processus de génération.

Techniques de filtrage avancées

Des techniques de filtrage avancées utilisent des métadonnées ou des règles basées sur le contenu pour exclure les documents non pertinents ou de faible qualité, garantissant ainsi que seuls les résultats les plus pertinents sont transmis.

• Filtrage basé sur les métadonnées: Les documents peuvent être filtrés sur la base de métadonnées telles que la date, l'auteur, le domaine ou le type de document. Dans les applications juridiques ou médicales, cela permet de s'assurer que seules les sources les plus récentes ou faisant autorité sont utilisées.
• Filtrage basé sur le contenu: Il évalue le contenu des documents eux-mêmes, en appliquant des règles pour exclure ceux qui ne répondent pas à certains seuils de pertinence. Il peut également s'agir de filtrer les documents présentant une faible similarité sémantique avec la requête ou les documents qui ne contiennent pas d'expressions clés ou de termes liés à la requête.

Distillation du contexte

La distillation du contexte consiste à résumer ou à condenser les documents récupérés afin de concentrer le modèle linguistique sur les éléments d'information les plus importants. Ceci est utile lorsque les documents extraits contiennent trop de contenu non pertinent ou lorsque la requête implique un raisonnement complexe en plusieurs étapes.

En distillant le contexte, le système extrait les idées clés et les passages les plus pertinents des documents récupérés, garantissant ainsi que le modèle linguistique dispose des informations les plus claires et les plus pertinentes pour travailler. 

Optimisation du processus de production

Une fois que les documents pertinents ont été récupérés et affinés, l'étape suivante d'un système RAG est le processus de génération. L'optimisation de la manière dont le modèle linguistique génère les réponses est essentielle pour garantir la précision, la cohérence et la pertinence. 

Ingénierie rapide

L'ingénierie des messages-guides désigne le processus de conception et de structuration des messages-guides qui sont introduits dans le modèle linguistique. La qualité de l'invite a un impact direct sur la qualité des résultats générés par le modèle, car l'invite fournit les instructions initiales ou le contexte de la tâche de génération.

Diagramme généré avec napkin.ai

Pour optimiser les messages-guides, les développeurs peuvent expérimenter différentes approches.

Fournir plus de contexte

L'ajout d'informations supplémentaires, telles que des instructions explicites ou des termes clés, peut guider le modèle vers des réponses plus précises et plus adaptées au contexte. Par exemple, dans un système RAG médical, une invite peut explicitement demander au modèle de fournir un résumé du diagnostic sur la base des documents récupérés.

Structurer les requêtes pour plus de clarté

Des invites bien structurées, avec des instructions claires et concises, permettent de réduire l'ambiguïté et d'obtenir des résultats de génération plus ciblés. La formulation de l'invite sous forme de question directe ou de demande permet souvent d'obtenir de meilleurs résultats.

Test de différents formats d'invite

La reformulation des questions, l'ajustement du niveau de spécificité ou la fourniture d'exemples peuvent aider à identifier le format qui donne les meilleurs résultats pour un cas d'utilisation spécifique.

Pour en savoir plus, consultez ce blog : Techniques d'optimisation de l'invite.

Raisonnement en plusieurs étapes

De nombreuses requêtes, en particulier dans des domaines tels que la recherche, le droit ou l'assistance technique, comportent plusieurs étapes ou nécessitent un raisonnement complexe. Le raisonnement en plusieurs étapes est le processus par lequel un système décompose une requête complexe en sous-tâches gérables et les traite de manière séquentielle pour parvenir à une réponse complète.

Nous pouvons mettre en œuvre le raisonnement à plusieurs étapes dans un système RAG de plusieurs façons :

• Enchaînement de la recherche et de la génération: Dans certains cas, le raisonnement en plusieurs étapes peut être réalisé en enchaînant les étapes de recherche et de génération. Après avoir traité une requête initiale, le système peut générer une requête de suivi ou demander des informations supplémentaires avant de générer la réponse finale. 
• Incorporation des étapes intermédiaires: Pour les requêtes nécessitant un raisonnement sur plusieurs documents ou sujets, le système peut extraire différents ensembles de documents pour chaque étape, afin d'obtenir progressivement une réponse plus nuancée et plus complète.
• Réponse aux questions multi-sauts: Cette approche permet au système d'établir des connexions logiques entre les différents éléments d'information récupérés, ce qui lui permet de traiter des requêtes plus sophistiquées qui impliquent des relations entre divers faits ou points de données.

Traitement des hallucinations

Comme nous l'avons brièvement mentionné, l'un des principaux défis des modèles de génération, y compris ceux utilisés dans les systèmes RAG, est l'hallucination. Plusieurs techniques permettent d'atténuer les hallucinations dans les systèmes RAG :

• Mise à la terre sur les documents récupérés: L'un des moyens les plus efficaces de réduire les hallucinations est de veiller à ce que le modèle de génération soit étroitement ancré dans le contenu récupéré. Il s'agit de conditionner le modèle pour qu'il ne génère que des réponses basées sur le contenu réel des documents, plutôt que de s'appuyer sur des connaissances externes pré-entraînées.
• Conditionnement contextuel: En affinant la manière dont le contexte est fourni au modèle, les développeurs peuvent mieux contrôler le processus de génération. Il peut s'agir de filtrer les parties non pertinentes des documents récupérés avant de les transmettre au modèle ou de fournir des instructions spécifiques qui guident le modèle pour qu'il se concentre sur les informations clés.
• Boucles de rétroaction: La mise en place d'un mécanisme de retour d'information permettant au système de vérifier l'exactitude des résultats générés par rapport aux documents récupérés peut aider à détecter les hallucinations avant qu'elles n'atteignent l'utilisateur. Cette étape de vérification supplémentaire peut améliorer considérablement la fiabilité du système.

Traiter des requêtes et des conversations complexes

Les systèmes RAG étant de plus en plus appliqués à des tâches réelles, ils doivent être capables de gérer des interactions complexes, à tours multiples, et des requêtes ambiguës.

Gestion des conversations à plusieurs tours

L'un des principaux défis des systèmes de RAG conversationnels est la gestion du flux d'informations à travers des interactions multiples. Dans de nombreux scénarios quotidiens, tels que l'assistance à la clientèle ou les discussions techniques permanentes, les utilisateurs s'engagent souvent dans des conversations à plusieurs tours où le contexte doit être maintenu au cours de plusieurs échanges. 

Pour fournir des réponses cohérentes et homogènes, il est essentiel que le système suive et mémorise les parties pertinentes de la conversation. Pour gérer efficacement les conversations à plusieurs tours, les systèmes RAG peuvent utiliser les techniques suivantes :

• Suivi de l'historique des conversations : Le maintien d'une représentation structurée de l'historique de la conversation joue un rôle important. Il peut s'agir de sauvegarder des interactions clés, telles que les requêtes précédentes et les réponses générées, afin de les utiliser comme contexte dans les tours suivants.
• Fenêtrage contextuel: L'utilisation d'une fenêtre contextuelle qui se met à jour dynamiquement au fur et à mesure de la conversation permet au système de se concentrer sur les parties les plus pertinentes de l'interaction. En limitant la portée de l'historique des conversations aux échanges les plus récents ou les plus critiques, le système peut rester concentré sans submerger le modèle de génération d'informations excessives.
• Mémoire basée sur la récupération: Pour les conversations particulièrement complexes ou longues, les systèmes RAG peuvent mettre en œuvre un mécanisme de mémoire basé sur la récupération. Cette approche permet au système d'extraire sélectivement les parties pertinentes de l'historique de la conversation lorsque cela est nécessaire, en veillant à ce que seul le contexte le plus pertinent soit transmis au modèle de langage. 

Traitement des demandes ambiguës ou complexes

Les requêtes des utilisateurs ne sont pas toujours simples, elles sont souvent vagues, ambiguës ou impliquent un raisonnement complexe qui remet en cause les capacités d'un système RAG. 

La désambiguïsation par la clarification

L'un des moyens de lever l'ambiguïté est d'inviter le système à demander des éclaircissements à l'utilisateur. Par exemple, si la requête est trop vague, le système peut générer une question de suivi demandant plus de précisions. Ce processus interactif permet de préciser l'intention de l'utilisateur avant de passer aux phases de recherche et de génération.

Traitement polyvalent des requêtes

Pour les requêtes complexes qui impliquent plusieurs aspects ou sous-thèmes, le système peut décomposer la requête en parties plus petites et plus faciles à gérer. Il s'agit de rechercher des informations par étapes, chacune d'entre elles traitant d'un aspect spécifique de la requête. Le résultat final est ensuite synthétisé à partir de plusieurs étapes de recherche et de génération, en veillant à ce que tous les éléments de la requête soient pris en compte.

Utiliser des indices contextuels

Pour gérer l'ambiguïté, le système peut utiliser des indices contextuels provenant de la requête ou de l'historique de la conversation. En analysant les interactions précédentes ou les sujets connexes, le système RAG peut déduire plus précisément l'intention de l'utilisateur, ce qui réduit la probabilité de générer des réponses non pertinentes ou incorrectes.

Techniques avancées de recherche pour les requêtes complexes

Pour les requêtes particulièrement difficiles, les systèmes RAG peuvent mettre en œuvre des méthodes de recherche avancées, telles que la réponse à des questions multi-sauts, où le système récupère des informations à partir de plusieurs documents et établit des connexions logiques entre eux pour répondre à des requêtes complexes. 

Relever les défis courants en matière de RAG

Si les systèmes RAG offrent des solutions puissantes pour la recherche d'informations et la génération de textes, ils posent également des problèmes spécifiques qu'il convient de résoudre. 

Gérer les préjugés dans la génération

Les biais dans les modèles linguistiques, y compris ceux utilisés dans les systèmes RAG, est un problème bien connu qui peut avoir un impact négatif sur l'équité et la précision des résultats générés. Les biais peuvent s'introduire dans le système à la fois lors des phases d'extraction et de génération, ce qui se traduit par des résultats biaisés ou discriminatoires qui reflètent les préjugés sociétaux, culturels ou spécifiques à un domaine présents dans les ensembles de données sous-jacents.

Pour atténuer les biais dans les systèmes RAG, nous pouvons appliquer plusieurs stratégies :

• Récupération tenant compte des préjugés: Des biais dans la phase de recherche peuvent survenir lorsque les documents trouvés représentent de manière disproportionnée certains points de vue, données démographiques ou perspectives. En appliquant des techniques de filtrage pour garantir la diversité des documents récupérés, par exemple en équilibrant les sources en fonction de l'auteur, de la date ou de la géographie, les systèmes RAG peuvent réduire la probabilité d'une récupération biaisée.
• L'équité dans la génération: La phase de génération peut être biaisée si le modèle linguistique est entraîné sur des données au contenu biaisé ou si le modèle amplifie certains points de vue par rapport à d'autres. Une approche pour atténuer ce problème consiste à d'affiner le modèle sur des ensembles de données conçus pour minimiser les biais, en veillant à ce que les réponses générées soient aussi neutres et équitables que possible.
• Filtrage post-génération: La mise en œuvre d'étapes de post-traitement au cours desquelles les résultats générés sont analysés pour détecter tout contenu biaisé ou préjudiciable peut réduire encore davantage les biais. Ces filtres peuvent signaler ou modifier les résultats problématiques avant qu'ils ne soient présentés à l'utilisateur, garantissant ainsi que le résultat final répond aux critères d'équité.

Frais généraux de calcul

Au fur et à mesure que les systèmes RAG deviennent plus complexes grâce à l'intégration de techniques avancées de recherche et de génération, les exigences en matière de calcul deviennent de plus en plus importantes. exigences en matière de calcul augmentent également. Ce défi se manifeste dans des domaines tels que la taille du modèle, la vitesse de traitement et la latence, qui peuvent tous affecter l'efficacité et l'évolutivité du système.

Pour gérer les frais généraux de calcul, les développeurs peuvent utiliser les optimisations suivantes :

• Techniques de recherche efficaces: L'optimisation de la phase de recherche par l'utilisation d'algorithmes d'indexation et de recherche plus efficaces (tels que les voisins les plus proches) peut réduire considérablement le temps et les ressources nécessaires pour localiser les documents pertinents. 
• Compression et optimisation des modèles: Les modèles linguistiques utilisés dans les systèmes RAG peuvent être très gourmands en ressources informatiques, en particulier lorsqu'il s'agit de requêtes à grande échelle ou spécifiques à un domaine. Des techniques telles que la distillation de modèles, la quantification et l'élagage peuvent être utilisées pour réduire la taille et le coût de calcul de ces modèles sans sacrifier trop de performances. 

Limites des données

Les systèmes RAG dépendent fortement de la qualité et de la portée des données qu'ils récupèrent et génèrent. Dans les applications spécifiques à un domaine, les limites des données peuvent constituer un défi majeur, en particulier lorsque les données d'apprentissage disponibles sont insuffisantes, obsolètes ou de mauvaise qualité.

Quelques approches permettent de remédier aux limitations des données dans les systèmes RAG.

Augmentation des données

Lorsque les données de formation spécifiques à un domaine sont limitées, les techniques d'augmentation des données peuvent contribuer à élargir artificiellement l'ensemble de données. Il peut s'agir de générer des données synthétiques, de paraphraser des documents existants ou d'utiliser des sources externes pour compléter l'ensemble de données original. L'augmentation des données permet au modèle d'avoir accès à un plus grand nombre d'exemples, ce qui améliore sa capacité à traiter diverses requêtes.

Adaptation du domaine 

La mise au point de modèles linguistiques pré-entraînés sur de petits ensembles de données spécifiques à un domaine peut aider les systèmes RAG à s'adapter à des cas d'utilisation spécialisés, même avec des données limitées. L'adaptation au domaine permet au modèle de mieux comprendre la terminologie et les nuances propres à l'industrie, ce qui améliore la qualité des réponses générées.

Apprentissage actif

Dans les cas où les données de formation de haute qualité sont rares, l'apprentissage actif peut être utilisé pour améliorer l'ensemble de données de manière itérative. En identifiant les points de données les plus informatifs et en concentrant les efforts d'annotation sur ceux-ci, les développeurs peuvent progressivement améliorer l'ensemble de données sans avoir besoin de quantités massives de données étiquetées dès le départ.

Mise en œuvre de techniques avancées dans RAG

La mise en œuvre de techniques avancées dans les systèmes RAG nécessite une solide compréhension des outils, des cadres et des stratégies disponibles. Ces techniques devenant de plus en plus complexes, l'utilisation de bibliothèques et de cadres spécialisés simplifie l'intégration de flux de travail sophistiqués de recherche et de génération. 

Outils et bibliothèques

De nombreux cadres et bibliothèques ont vu le jour pour soutenir la mise en œuvre de techniques RAG avancées, offrant des solutions modulaires et évolutives aux développeurs et aux chercheurs. Ces outils améliorent le processus de construction des systèmes RAG en fournissant des composants pour la recherche, le classement, le filtrage et la génération.

LangChain

LangChain est un cadre populaire conçu spécifiquement pour travailler avec des modèles de langage et les intégrer à des sources de données externes. Il prend en charge des techniques avancées d'amélioration de la recherche, notamment l'indexation de documents, l'interrogation et l'enchaînement de différentes étapes de traitement (recherche, génération et raisonnement). 

LangChain offre également des intégrations prêtes à l'emploi avec les bases de données vectorielles et divers extracteurs, ce qui en fait une option polyvalente pour la création de systèmes RAG personnalisés.

Apprenez-en plus sur LangChain et RAG dans ce cours : Construire des systèmes RAG avec LangChain

Botte de foin

Haystack est un framework open-source spécialisé dans la construction de systèmes RAG destinés à une utilisation en production. Il fournit des outils pour la recherche dense, le classement et le filtrage des documents, ainsi que pour la génération de langage naturel. 

Haystack est particulièrement puissant dans les applications qui nécessitent une recherche spécifique à un domaine, une réponse à des questions ou un résumé de documents. Grâce à la prise en charge d'une variété de backends et à l'intégration des modèles linguistiques les plus courants, Haystack simplifie le déploiement des systèmes RAG dans des scénarios réels.

API OpenAI

L'API OpenAI API permet aux développeurs d'intégrer de puissants modèles linguistiques, tels que GPT-4, dans les flux de travail RAG. Bien qu'ils ne soient pas spécifiques aux tâches augmentées par la recherche, les modèles d'OpenAI peuvent être utilisés en conjonction avec des cadres de recherche pour générer des réponses basées sur les informations recherchées, permettant ainsi des capacités de génération avancées.

Stratégies de mise en œuvre

Pour intégrer des techniques avancées dans un système RAG existant, il est essentiel de suivre une approche structurée.

Choisir le bon cadre

Commencez par sélectionner un cadre ou une bibliothèque qui correspond à votre cas d'utilisation. Par exemple, si vous avez besoin d'un système hautement évolutif avec des capacités de recherche denses, des frameworks comme LangChain ou Haystack sont idéaux. 

Mise en place d'un système de récupération des documents

La première étape consiste à configurer le composant d'extraction, ce qui implique l'indexation de votre source de données et la configuration de la méthode d'extraction. En fonction de votre cas d'utilisation, vous pouvez choisir la recherche dense (en utilisant des vecteurs intégrés) ou la recherche hybride (en combinant des méthodes denses et éparses). Par exemple, LangChain ou Haystack peuvent être utilisés pour créer le pipeline de recherche.

Mettre en œuvre le reranking et le filtrage

Une fois que le système de recherche est opérationnel, l'étape suivante consiste à améliorer la pertinence grâce à des techniques de reclassement et de filtrage. Cela peut être fait en utilisant les modules de reclassement intégrés dans Haystack ou en personnalisant vos modèles de reclassement en fonction de vos types de requêtes spécifiques.

Incorporer des techniques de génération avancées

Après la recherche, optimisez le processus de génération en tirant parti de l'ingénierie de l'invite, de la distillation du contexte et du raisonnement en plusieurs étapes. Avec LangChain, vous pouvez enchaîner les étapes de recherche et de génération pour traiter des requêtes en plusieurs étapes ou utiliser des modèles d'invite qui conditionnent le modèle pour une génération plus précise. 

Si l'hallucination est un problème, concentrez-vous sur l'ancrage de la génération dans les documents récupérés, en veillant à ce que le modèle génère des résultats basés sur le contenu de ces documents.

Tester et évaluer

Des tests réguliers sont essentiels pour affiner les performances du système RAG. Utilisez des mesures d'évaluation telles que la précision, la pertinence et la satisfaction de l'utilisateur pour évaluer l'efficacité des techniques avancées telles que le reranking et la distillation de contexte. Effectuez des tests A/B pour comparer différentes approches et affinez le système en fonction du retour d'information.

Optimiser l'évolutivité

Au fur et à mesure que le système se développe, les frais généraux de calcul peuvent devenir un problème. Pour y remédier, utilisez des techniques d'optimisation telles que la distillation de modèles ou la quantification, et veillez à ce que les processus de recherche soient efficaces. L'utilisation de l'accélération GPU ou de la parallélisation peut également contribuer à maintenir les performances à l'échelle.

Contrôler et mettre à jour

Les systèmes RAG doivent évoluer pour s'adapter aux nouvelles requêtes et données. Mettez en place des outils de contrôle pour suivre les performances du système en temps réel, et mettez continuellement à jour le modèle et l'index de recherche pour gérer les nouvelles tendances et les nouveaux besoins.

Évaluation des techniques avancées de RAG

La mise en œuvre de techniques avancées dans un système RAG n'est qu'un début. En utilisant des mesures d'évaluation et des méthodes de test telles que les tests A/B, nous pouvons évaluer dans quelle mesure le système répond aux demandes des utilisateurs et s'affine au fil du temps.

Précision

La précision mesure la fréquence à laquelle le système retrouve et génère la réponse correcte ou pertinente. Pour les systèmes de réponse aux questions, cela pourrait impliquer une comparaison directe des réponses générées avec des données de référence. Une précision accrue indique que le système interprète correctement les requêtes et fournit des résultats précis.

Pertinence

Cette mesure évalue la pertinence des documents récupérés et la qualité de la réponse générée en fonction de la manière dont ils répondent à la requête de l'utilisateur. Des mesures telles que le rang réciproque moyen (MRR) ou la précision@K sont couramment utilisées pour quantifier la pertinence, en évaluant la place qu'occupe le document le plus pertinent dans le classement.

Temps de latence

Si la précision et la pertinence sont essentielles, la performance en temps réel est également importante. La latence fait référence au temps de réponse du système, c'est-à-dire à la vitesse à laquelle le système récupère les documents et génère des réponses. Une faible latence est particulièrement importante dans les applications où des réponses rapides sont vitales, telles que l'assistance à la clientèle ou les systèmes de questions-réponses en direct.

Couverture

La couverture mesure la capacité du système RAG à traiter une grande variété de requêtes. Dans les applications spécifiques à un domaine, il est essentiel de s'assurer que le système peut traiter l'ensemble des requêtes potentielles de l'utilisateur pour fournir une assistance complète.

Diagramme généré avec napkin.ai

Cas d'utilisation des techniques avancées de RAG

Les techniques avancées de RAG ouvrent un large éventail de possibilités dans différents secteurs et applications.

Systèmes complexes de réponse aux questions

L'un des cas d'utilisation les plus importants des techniques avancées de RAG est celui des systèmes complexes de réponse aux questions (QA). Ces systèmes exigent plus qu'une simple recherche de documents : ils doivent comprendre le contexte, décomposer les requêtes en plusieurs étapes et fournir des réponses complètes sur la base des documents récupérés.

Recherche de connaissances spécifiques à un domaine

Dans les secteurs où les connaissances spécifiques à un domaine sont importantes, des systèmes RAG avancés peuvent être construits pour récupérer et générer un contenu hautement spécialisé. Parmi les applications notables, on peut citer

• Soins de santé: Les professionnels de la santé s'appuient sur des recherches actualisées, des lignes directrices cliniques et les dossiers des patients pour prendre leurs décisions. Les systèmes RAG avancés peuvent récupérer des documents médicaux, résumer les antécédents des patients et proposer des options de traitement. Le filtrage et le reclassement sont particulièrement importants pour garantir que le contenu récupéré est récent, précis et très pertinent par rapport à l'état du patient.
• Services financiers: Dans le secteur financier, les systèmes RAG peuvent extraire des rapports de marché, des documents réglementaires et des prévisions économiques, aidant ainsi les analystes à produire des informations précises et fondées sur des données. L'expansion des requêtes et la récupération dense peuvent garantir que les analystes reçoivent les données les plus pertinentes et les plus complètes disponibles.

Recommandations personnalisées

Les systèmes de recommandation personnalisés constituent un autre cas d'utilisation clé pour les techniques avancées de RAG. En combinant les préférences de l'utilisateur, son comportement et des sources de données externes, les systèmes RAG peuvent générer des recommandations personnalisées pour des produits, des services ou des contenus, notamment :

• E-commerce: Les systèmes RAG peuvent recommander des produits en récupérant les descriptions des produits, les commentaires des clients et les profils des utilisateurs afin de générer des suggestions personnalisées. La recherche hybride (combinant la recherche par mot-clé et la recherche vectorielle) et le reranking sont essentiels pour améliorer la pertinence de ces recommandations.
• Plateformes de contenu: Sur les plateformes de diffusion en continu ou d'information, les systèmes RAG peuvent recommander des contenus en fonction des préférences des utilisateurs et des tendances récentes. L'expansion des requêtes et la distillation du contexte peuvent aider ces systèmes à fournir des recommandations plus nuancées, en adaptant les suggestions en fonction du comportement antérieur et des intérêts actuels.

L'avenir des systèmes RAG

La prochaine génération de systèmes RAG intégrera des sources de données plus diverses, améliorera les capacités de raisonnement et s'attaquera aux limites actuelles telles que l'ambiguïté et le traitement de requêtes complexes.

L'intégration de diverses sources de données est un domaine de développement clé, qui permet d'aller au-delà de la dépendance à l'égard d'ensembles de données uniques. Les futurs systèmes combineront des informations provenant de diverses sources telles que des bases de données, des API et des flux en temps réel, ce qui permettra d'apporter des réponses plus complètes et multidimensionnelles à des requêtes complexes.

Le traitement des requêtes ambiguës ou incomplètes est un autre défi que les futurs systèmes RAG devront relever. En combinant le raisonnement probabiliste avec une meilleure compréhension du contexte, ces systèmes gèreront l'incertitude plus efficacement.

En outre, le raisonnement en plusieurs étapes fera de plus en plus partie intégrante de la manière dont les systèmes RAG traitent les requêtes complexes, en les décomposant en éléments plus petits et en synthétisant les résultats à travers plusieurs documents ou étapes. Cela sera particulièrement utile dans des domaines tels que la recherche juridique, la découverte scientifique et l'assistance à la clientèle, où les requêtes nécessitent souvent de relier différents éléments d'information.

Au fur et à mesure que la personnalisation et la prise en compte du contexte s'améliorent, les futurs systèmes RAG adapteront leurs réponses en fonction de l'historique de l'utilisateur, de ses préférences et de ses interactions passées. L'adaptation en temps réel aux nouvelles informations permettra des conversations plus dynamiques et plus productives.

Diagramme généré avec napkin.ai

Les modèles actuels de récupération dense sont très efficaces, mais des recherches sont en cours pour développer des modèles de récupération neuronale encore plus efficaces et plus précis. Ces modèles visent à mieux saisir les similitudes sémantiques dans un plus large éventail de paires requête-document tout en améliorant l'efficacité des tâches de recherche à grande échelle.

Des articles comme Karpukhin et al. (2020) a présenté Dense Passage Retrieval (DPR) comme une méthode de base pour la réponse à des questions dans un domaine ouvert, tandis que des études plus récentes comme Izacard et al. (2022) se concentre sur l'apprentissage en quelques coups pour adapter les systèmes RAG à des tâches spécifiques à un domaine.

Un autre domaine de recherche émergent se concentre sur l'amélioration de la connexion entre la recherche et la génération par le biais de modèles de génération améliorés par la recherche. Ces modèles visent à intégrer de manière transparente les documents récupérés dans le processus de génération, ce qui permet au modèle linguistique de conditionner ses résultats plus directement sur le contenu récupéré. 

Cela permet de réduire les hallucinations et d'améliorer l'exactitude factuelle des réponses générées, ce qui rend le système plus fiable. Parmi les travaux notables, citons Huang et al. (2023) avec le modèle RAVEN, qui améliore l'apprentissage en contexte à l'aide de modèles codeur-décodeur augmentés par la recherche.

Conclusion

L'intégration de techniques avancées de RAG, telles que la recherche dense, le reclassement et le raisonnement en plusieurs étapes, garantit que les systèmes de RAG peuvent répondre aux exigences des applications du monde réel, des soins de santé aux recommandations personnalisées.

À l'avenir, l'évolution des systèmes de RAG sera guidée par des innovations telles que les capacités multilingues, la génération personnalisée et le traitement de sources de données plus diverses.

Si vous souhaitez continuer à apprendre et à vous familiariser avec les systèmes RAG, je vous recommande ces tutoriels :

• Mise en œuvre du RAG correctif (CRAG) avec LangGraph
• RAG avec le lama 3.1 8B, Ollama et Langchain
• Utilisation d'un graphe de connaissances pour mettre en œuvre une application RAG