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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.

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