Le RAG, comment ça marche ?

Introduction

La plupart d'entre nous croulons sous les informations : mails, factures, photos, contrats, documentations de recherche... Retrouver une information précise peut vite devenir pénible et chronophage. Chez Synclab, nous pensons qu'il est décisif de disposer d'outils pertinents pour accéder et utiliser ces informations de manière optimale. L'une des innovations majeures de l'IA générative est le RAG (Retrieval-Augmented Generation), ou "génération augmentée par la récupération". C'est une technologie qui associe l'accès aux données et la génération automatique de contenu pour offrir des expériences de requêtes entièrement nouvelles.

Qu'est-ce que le RAG ?

Pour faire simple, le RAG est une technique qui permet à une intelligence artificielle générative de texte de baser ses réponses uniquement sur un ensemble de documents que vous lui fournissez.

Le RAG s'appuie sur une architecture hybride qui combine la récupération d'information (retrieval) avec des modèles de génération de texte (LLM). Concrètement, le système extrait les informations les plus pertinentes de vos documents pour répondre à une question, puis utilise ces extraits pour construire une réponse précise et sourcée.

On peut voir le RAG comme un "super-drive" pour vos documents, dopé à l'IA pour les retrouver, les analyser et mieux les comprendre.

Pour la petite histoire, le concept a été introduit par des chercheurs de Facebook AI Research en 2020, et a depuis été largement adopté pour améliorer la fiabilité des IA génératives.

L'objectif du RAG

Pour fonctionner, les grands modèles de langage (LLM) ont besoin de données d'entraînement massives. Cependant, et c'est normal, ces modèles n'ont jamais accès à vos données personnelles, métier ou stratégiques. Ils ne peuvent donc pas répondre à des questions comme : "Quel était notre chiffre d'affaires au dernier trimestre ?" ou "Retrouve-moi la facture de l'électricien de l'an dernier".

C'est là que le RAG entre en jeu. En créant une base de connaissances privée avec les informations qui comptent pour vous, le RAG permet à l'IA de fournir des réponses précises et contextuelles à vos questions spécifiques.

Comment ça fonctionne ?

Le fonctionnement du RAG se décompose en deux phases principales : la construction de la base de connaissances et la génération de réponses.

La phase de construction de la base de connaissances

La première étape consiste à construire une base de connaissances contenant des informations pertinentes. Cette base peut être constituée de documents PDF, de fichiers DOCX ou CSV, d'images, ou de tout autre type de données utiles pour répondre à vos questions. Ces données peuvent être structurées ou non, et elles doivent être organisées de manière à ce que le système puisse les interroger efficacement.

Dans cette phase, les documents sont "vectorisés" pour ensuite être stockés dans des bases de données vectorielles. Ces bases de données permettent de stocker des informations sous forme de vecteurs (de longues séries de nombres), ce qui facilite la recherche et la récupération d'informations pertinentes en fonction de vos requêtes.

En résumé, vos documents sont transformés en une représentation numérique que la machine peut comprendre et comparer. Des plateformes comme Synclab automatisent entièrement cette étape : vous n'avez qu'à importer vos documents, et la construction de cette base de connaissances est prise en charge. Pour en savoir plus, vous pouvez consulter notre article dédié.

La phase de génération de réponses

Durant cette séquence, un algorithme de recherche de similarité va interroger la base de connaissances pour récupérer les informations les plus pertinentes en fonction de votre requête. Ces informations sont ensuite utilisées pour générer une réponse précise et contextuelle à la question posée. On a donc :

1. La Phase de Récupération (Retrieval) : Le système analyse une requête utilisateur et identifie les informations les plus pertinentes dans la base de connaissances. Elle est basée sur des techniques de recherche d'information et de similarité sémantique. La similarité est un concept clé dans le RAG, car elle permet de trouver les documents, ou morceaux de documents, les plus pertinents en fonction de la requête initiale.

2. La Phase de Génération (Generation) : Ensuite, ces informations sont utilisées pour construire un contexte dans lequel le LLM va produire une réponse ou un contenu personnalisé, apportant à l'utilisateur des réponses basées et sourcées sur la donnée métier.

Points à retenir

• Le RAG est une technique d'intelligence artificielle qui augmente la qualité de l'IA générative en permettant aux LLM d'exploiter des ressources supplémentaires sans réentraînement.
• La mise en œuvre du RAG nécessite des technologies telles que des bases de données vectorielles, la recherche de similarité et l'intervention d'un modèle de type LLM.

Quels documents peuvent être utilisés pour construire la base de connaissance ?

Pour qu'un RAG soit efficace, il est essentiel d'avoir accès à une variété de documents pertinents. Voici une liste non exhaustive des types de documents qui peuvent être utiles dans ce cadre :

Pour moi dans la vie de tous les jours :

• Documents personnels : Contrats, factures, documents fiscaux, etc., qui peuvent être utilisés pour répondre à des questions spécifiques sur les finances personnelles ou les obligations légales.
• Notes et journaux : Les notes de réunion, les journaux personnels, ou les listes de tâches peuvent être intégrés pour aider à organiser et à retrouver des informations importantes.
• Documents éducatifs : Les notes de cours, les articles de recherche, et les livres électroniques peuvent être intégrés pour aider à la révision et à l'apprentissage.
• Photos : Les métadonnées associées aux fichiers multimédias peuvent être utilisées pour organiser et retrouver des souvenirs précieux.
• Recettes et guides : Les livres de cuisine, les tutoriels, et les guides pratiques peuvent être intégrés pour fournir des conseils et des instructions personnalisées.
• Correspondance : Les emails, les lettres, et les messages peuvent être utilisés pour retrouver des informations importantes ou pour répondre à des questions spécifiques.

Pour une entreprise :

• Rapports d'activité : Les rapports réguliers sur les performances de l'entreprise, les ventes, et d'autres indicateurs clés permettent d'analyser les tendances et de prendre des décisions éclairées.
• Bases de données de connaissances : Ces référentiels contiennent des informations sur les produits, les services, et les politiques de l'entreprise, facilitant ainsi l'accès à des réponses précises.
• Documents de formation : Les supports de formation pour les employés aident à standardiser les connaissances et à assurer que tous les membres du personnel sont informés des meilleures pratiques.
• FAQ et documents d'assistance : Ces ressources répondent aux questions courantes des clients et des employés, ce qui peut améliorer l'efficacité du service client.
• Transcriptions de réunions : Les notes et résumés de réunions permettent de garder une trace des discussions et des décisions prises, ce qui est essentiel pour le suivi des projets.
• Rapports de recherche et études de marché : Ces documents fournissent des insights sur les tendances du marché et les comportements des consommateurs, aidant à orienter les stratégies commerciales.
• Politiques de l'entreprise : Les documents relatifs aux politiques internes, y compris les politiques de sécurité des données, sont cruciaux pour garantir la conformité et la protection des informations sensibles.
• Données de feedback client : Les retours d'expérience des clients, qu'ils soient collectés par le biais d'enquêtes ou de commentaires, peuvent être utilisés pour améliorer les produits et services.
• Les factures, les tickets de caisse et les relevés bancaires : Ces documents financiers sont essentiels pour suivre les dépenses, les revenus et les flux de trésorerie de l'entreprise.

En intégrant ces types de documents dans un système RAG, les entreprises peuvent non seulement améliorer l'efficacité de leurs processus internes, mais aussi transformer leur manière de travailler en rendant l'information plus accessible et pertinente. Cela nécessite cependant une stratégie bien pensée et une mise en œuvre rigoureuse pour éviter les écueils potentiels, tels que la dépendance à la qualité des données et la complexité de l'intégration.

Pourquoi utiliser le RAG ?

L'utilisation du RAG appliqué aux données métiers présente plusieurs avantages qui vont bien au-delà de la simple gestion des informations.

• Réduire les Temps de Recherche : Le système peut extraire en quelques secondes les informations les plus pertinentes parmi des milliers (pour ne pas dire des centaines de milliers) de documents ou enregistrements, réduisant ainsi le temps d'extraction des données.
• Aide à l'interprétation des données : En générant des réponses claires et précises, le système d'information ne se contente pas seulement de remonter l'information brute, il peut être paramétré pour interpréter la réponse dans le contexte global de votre environnement personnel.
• Qualité et précision des réponses : La qualité des réponses dépend directement de la qualité des documents fournis. Si le système est alimenté avec des documents que vous avez vérifié, alors les réponses fournies seront plus précises et fiables que celles provenant de systèmes de génération de langage traditionnels.
• Automatisation des Processus : Le RAG peut être une première étape vers l'automatisation et l'intégration de l'IA générative dans vos systèmes d'information. À partir de celui-ci, de nombreuses tâches de recherche et de génération de contenu peuvent être automatisées, libérant ainsi du temps pour des tâches plus stratégiques.
• Adaptation Facile : Que vous travailliez dans le commerce, la finance, ou la santé, un système RAG est par nature un système personnalisé, conçu pour répondre à vos besoins.
• Scalabilité : Le système peut facilement évoluer avec la croissance de votre volume de données sans compromettre sa performance.

En Conclusion

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) représente une avancée significative dans l'exploitation de nos données, qu'elles soient personnelles ou professionnelles. En alliant la puissance de la recherche d'information et la génération de texte par IA, cette technologie transforme notre manière d'accéder au savoir.

Plutôt que de simplement chercher un document, nous pouvons désormais converser avec lui. Le RAG n'est pas seulement un outil pour optimiser notre temps ; c'est une nouvelle façon d'interagir avec nos informations, plus intuitive et plus puissante. Et vous, quelle partie de votre vie ou de votre métier aimeriez-vous simplifier avec une telle technologie ?

Pour aller plus loin, vous pouvez :

• Visiter notre documentation : https://doc.synclab.fr
• Nous contacter : https://synclab.fr/contact
• Ou essayer l'application : https://app.synclab.fr