Déballage de la génération augmentée par récupération (RAG) et de l’IA générative

Dans le monde en évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA), les entreprises sont toujours à la recherche de nouvelles façons d’utiliser l’IA pour améliorer leurs opérations, accroître leur efficacité et créer de nouvelles opportunités. L’une des méthodes révolutionnaires est la Retrieval Augmented Generation (RAG), qui combine l’IA générative (genAI) avec des données détaillées et pertinentes pour fournir des informations précises, fiables et utiles. Ce blog explore RAG, ses avantages pour les entreprises et comment des outils tels que Progress Data Platform jouent un rôle clé dans la mise en œuvre d’une solution d’IA générative basée sur Semantic RAG.

Commençant par pourquoi vous avez besoin d’une solution basée sur RAG avec votre application d’IA générative, parlons des hallucinations.

Comprendre les hallucinations de l’IA générative

L’IA générative est connue pour sa capacité à créer de nouveaux contenus basés sur les modèles qu’elle a appris à partir de vastes ensembles de données. L’un des défis de l’IA générative est qu’elle peut parfois produire des informations qui semblent plausibles mais qui sont incorrectes ou absurdes. Ce phénomène est connu sous le nom de "hallucination."

Les hallucinations se produisent lorsque l’IA génère des réponses qui ne sont pas fondées sur les données sur lesquelles elle a été entraînée ou sur une base logique. Il peut s’agir d’inexactitudes mineures ou de faits complètement fabriqués. Dans un contexte commercial, les hallucinations peuvent être problématiques, conduisant à de la désinformation, à des décisions erronées et à un manque de confiance dans le système d’IA.

Comprendre la génération augmentée par récupération (RAG)

En ancré l’IA réponses dans un graphe de connaissances structuré et en les validant par rapport à un modèle de connaissances complet, RAG réduit considérablement les risques d’hallucinations. Cela conduit à des informations plus précises, fiables et exploitables, qui sont cruciales pour la prise de décision commerciale.

RAG est une méthode qui connecte les données commerciales avec des modèles d’IA génératifs, ajoutant un contexte et une signification spécifiques tout en identifiant et réduisant les hallucinations. dans la réponse de l’IA générative. Ce contexte provient souvent de taxonomies ou d’ontologies, qui aident l’IA à comprendre les données. En utilisant un graphique de connaissances, RAG trouve des relations et des connexions au sein des données, fournissant ainsi un cadre solide pour la génération de réponses précises.

Composants clés de RAG

1. Enrichissement des données contextuelles : en utilisant des taxonomies et des ontologies spécifiques à l’entreprise, RAG aide l’IA à comprendre le contexte et la signification des données.
2. Graphiques de connaissances : ces graphiques organisent des données enrichies, révélant des relations et des connexions qui fondent les réponses de l’IA sur des informations factuelles.
3. Amélioration de l’invite : lorsqu’une requête utilisateur est reçue, le graphique de connaissances encadre le rapide, fournissant à l’IA générative le contexte nécessaire pour générer des réponses précises.
4. Validation des réponses : les réponses de l’IA sont vérifiées par rapport au modèle de connaissances pour confirmer l’exactitude et la fiabilité avant de les présenter à l’utilisateur.
5. Validation des réponses : les réponses de l’IA sont vérifiées par rapport au modèle de connaissances pour confirmer l’exactitude et la fiabilité avant de les présenter à l’utilisateur.
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Avantages de RAG pour les entreprises

Vitesse du changement

L’un des avantages les plus remarquables de RAG est sa capacité à s’adapter aux changements de données et de modèles. Dans l’environnement commercial actuel, les données évoluent continuellement et les modèles d’IA nécessitent des mises à jour régulières pour rester pertinents et précis. Le cadre de RAG est intrinsèquement flexible et indépendant du modèle, permettant aux entreprises de s’adapter rapidement à ces modèles améliorés, aux nouvelles versions ou aux modifications apportées aux données sous-jacentes, sans temps d’arrêt ni reconfiguration importants.

Précision et confiance améliorées

RAG améliore considérablement la précision des réponses générées par l’IA. Les entreprises peuvent atteindre une haute précision en ancrant l’IA dans un graphique de connaissances bien structuré et enrichi de données spécifiques à l’industrie. Les clients ont signalé des taux de précision dans les années 90, voire 100 %. Cette précision renforce la confiance dans le système d’IA, car les utilisateurs peuvent voir d’où l’IA a obtenu ses réponses et vérifier les informations.

Délai de production plus rapide

La mise en œuvre de l’IA traditionnelle peut être longue et nécessiter des ressources. -intensif, prenant souvent des mois. Avec RAG, les organisations ont constaté une réduction spectaculaire de ce délai. En utilisant les modèles de connaissances et les taxonomies existantes, les entreprises peuvent déployer des solutions d’IA générative en quelques semaines, passant rapidement du concept aux applications prêtes pour la production.

Économies de coûts

RAG permet de réaliser des économies en optimisant la utilisation de la puissance de traitement. Étant donné que le graphe de connaissances fournit des données contextuelles riches, les invites adressées à l’IA peuvent être plus petites et plus ciblées. Cela réduit la charge de calcul et les coûts associés, ce qui la rend plus efficace que les méthodes d’IA traditionnelles.

Évolutivité et sécurité

Les solutions RAG d’entreprise doivent être conçues pour être évolutives et sécurisées. Ils doivent gérer de gros volumes de données et de requêtes tout en maintenant des protocoles de sécurité stricts pour protéger les informations commerciales sensibles. Cela fait de RAG, associé à Progress Data Platform, un choix idéal pour les grandes organisations disposant d’environnements de données complexes.

Applications du monde réel

Les entreprises utilisent RAG pour diverses applications, notamment :

Service client : améliorer les capacités des chatbots et des assistants virtuels pour fournir des réponses précises et contextuellement pertinentes aux demandes des clients.

Gestion des connaissances : améliorer l’accès aux connaissances organisationnelles en fournissant des réponses précises aux requêtes des employés en fonction sur un graphique de connaissances complet.

Recherche et développement : accélérer l’innovation en permettant aux chercheurs de trouver rapidement des informations et des insights pertinents dans de grands ensembles de données.

Comment Progress Data Platform améliore la GenAI basée sur RAG Solutions

Progrès MarkLogic : Construisez votre base Knowledge Graph

MarkLogic est un serveur de base de données puissant qui excelle dans la gestion et l’intégration de données complexes. Il est idéal pour créer et maintenir une plate-forme de données agile capable de stocker les graphiques de connaissances prenant en charge les solutions basées sur RAG. Avec MarkLogic, les entreprises peuvent :

Intégrer diverses sources de données : combiner des données structurées, semi-structurées et non structurées dans une plate-forme de données unique pour tous vos projets d’IA générative.

Faciliter la qualité des données : Utiliser des outils avancés pour maintenir des données fiables et de haute qualité ; en organisant les données dans la plate-forme et dans le meilleur modèle pour votre entreprise et vos applications.

Fournir un accès aux données en temps réel : offre un accès rapide aux données afin que l’IA dispose d’informations à jour pour générer des réponses, combattre les seuils arbitraires dans certains systèmes d’IA générative.

Progress Semaphore : contextualiser vos données pour une IA plus intelligente

Progress Semaphore, une plateforme d’IA sémantique de premier plan, complète la Progress Data Platform en enrichissant données avec des taxonomies et des ontologies spécifiques à l’industrie. Cet enrichissement sémantique aide l’IA à comprendre le contexte et la signification des données. Avec Progress Semaphore, les entreprises peuvent :

• Créer et gérer des taxonomies : développer des taxonomies et des ontologies complètes qui capturent le langage et la terminologie spécifiques à l’industrie.
• Améliorer la découvrabilité des données : améliorer la recherche et capacités de récupération en ajoutant des métadonnées sémantiques aux données via une classification à l’aide d’un langage pertinent pour l’entreprise à partir de taxonomies et d’ontologies spécifiques à un sujet.
• Prise en charge des analyses avancées : permettez une analyse de données et des informations sophistiquées en exploitant les relations sémantiques au sein du graphe de connaissances.

Conclusion

La génération augmentée par récupération représente une avancée significative dans l’IA, offrant aux entreprises un outil puissant pour améliorer la précision, la fiabilité et l’efficacité de leurs solutions d’IA. En intégrant RAG à notre robuste plateforme de données Progress, les entreprises peuvent libérer tout le potentiel de leurs données, tirer ainsi de la valeur de leurs investissements dans l’IA générative et résoudre de réels défis commerciaux.

À mesure que le paysage de l’IA évolue, adoptez des approches innovantes. comme RAG sera crucial pour les entreprises qui cherchent à garder une longueur d’avance. Grâce à leur capacité à fournir des informations contextuelles riches, précises et exploitables, les solutions d’IA générative basées sur RAG sont sur le point de transformer la façon dont les entreprises fonctionnent, innovent et sont compétitives à l’ère numérique.

Consultez le dernier épisode du podcast The Cloud Architects où je rejoins l’équipe pour parler de RAG, d’IA générative et de la manière d’améliorer la précision et la confiance à l’aide des données d’entreprise. Nous explorons même l’impact de ces avancées sur nous, les humains au courant.

Glossaire

Vous trouverez ci-dessous quelques définitions des termes clés abordés dans l’article.

AI (Intelligence Artificielle) : simulation de l’intelligence humaine dans des machines programmées pour penser et apprendre.

GenAI (IA générative) : Un type d’IA capable de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique, sur la base de modèles que l’IA a appris à partir des données.

LLM (Large Language Model) : un type d’IA modèle formé sur de grandes quantités de données textuelles pour comprendre et générer un langage de type humain.

Taxonomies : Systèmes de catégorisation et d’organisation des informations basés sur des relations hiérarchiques.

Ontologies : cadres détaillés qui décrivent les relations et les propriétés des concepts au sein d’un domaine spécifique.

Knowledge Graph : un réseau de points de données reliés par des relations. , utilisé pour modéliser des informations complexes et trouver des connexions cachées.

Enrichissement sémantique : processus consistant à ajouter une signification contextuelle aux données, les rendant plus compréhensibles et utiles pour les systèmes d’IA.

RAG (Retrieval Augmented Generation) : méthode qui combine l’IA générative avec des données détaillées et contextuellement pertinentes pour améliorer la précision et la fiabilité.

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