Prestations

Conception de site web, optimisation du référencement, stratégie websociale… Quelle que soit votre problématique digitale, nous avons les experts et les garanties qu’il vous faut ! Nous consultants vous accompagnent avant, pendant et après la mise en place de votre projet pour un résultat à la hauteur de vos ambitions.

Formations

Organisme reconnu et certifié, Tous les Jeudis met en place des formations personnalisées en fonction de vos attentes. N’hésitez plus à faire appel à nos formateurs pour faire monter en compétence vos équipes sur des thématiques digitales variées.

Tous Les Jeudis

L’IA générative plus performante grâce au RAG

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est une approche de plus en plus utilisée dans le domaine de l’intelligence artificielle générative qui combine la récupération d’informations et la génération de texte. Cette méthode permet aux modèles de langage d’améliorer la pertinence et la factualité de leurs réponses en se basant sur des documents sources.

Fonctionnement du RAG

Le processus Retrieval Augmented Generation peut être divisé en deux étapes principales : la récupération d’informations et la génération de texte. La récupération d’informations est la première étape du processus de RAG et consiste à identifier et sélectionner les documents pertinents pour une requête donnée. Cette étape est essentielle pour garantir la qualité et la pertinence des réponses générées par le modèle. Une fois les documents pertinents identifiés, la deuxième étape du processus de RAG consiste à générer une réponse cohérente et informative en se basant sur ces documents.

Comparé aux méthodes traditionnelles de génération de texte, qui s’appuient uniquement sur les connaissances préalablement acquises par le modèle, le RAG permet d’obtenir des réponses plus précises et mieux adaptées aux requêtes des utilisateurs. Cette approche hybride offre ainsi un équilibre entre la généralisation des connaissances et la spécificité des informations.

Exemple de prompt pour une IA générative text-to-text : « En te basant sur les dernières recherches scientifiques disponibles en ligne, explique les causes et les conséquences du réchauffement climatique sur la biodiversité marine et discute des solutions possibles pour atténuer ces effets. »

Ce prompt fournit un contexte clair (les causes et les conséquences du réchauffement climatique sur la biodiversité marine), pose une question précise (expliquer les causes et les conséquences, ainsi que discuter des solutions) et utilise des termes spécifiques au domaine (réchauffement climatique, biodiversité marine). De plus, il encourage ChatGPT à se baser sur des documents sources externes pertinents et à jour pour générer une réponse informative et adaptée.

Cet article est réservé aux membres de nos formations. Pour en savoir plus, n’hésitez pas à nous contacter

Partager cet article

Envie d’en savoir plus ou d’être accompagné sur ce type de problématiques digitales, n’hésitez pas à nous contacter !

Articles liés

Techniques de Prompting : à la découverte de la Chain of Thought

Cet article explore les fondements, les applications et l'impact futur de la chain of thought, révélant ainsi son rôle essentiel dans l'affinement des interactions homme-machine.

Zero-shot prompting : la forme la plus élémentaire du prompting

Le prompting à 0-shot zero-shot (zero-shot prompting) est la forme la plus élémentaire de l'interaction avec les modèles de langage comme ChatGPT. Cette technique consiste à donner une instruction claire…

Non, utiliser Bing Chat et ChatGPT ce n’est pas pareil !

On entend beaucoup de personnes dire qu’elles n’ont pas besoin de payer 20$/mois pour utiliser ChatGPT plus alors que Bing intègre désormais l’intelligence artificielle d’OpenAI. Ce raisonnement est très simpliste…

NEWSLETTER

Inscrivez-vous et recevez tous les jeudis, la newsletter de Tous Les Jeudis !