Les technologies clés qui alimentent l’évolution des chatbots

La plupart d’entre nous connaissent les chatbots sur les portails de service client, les ministères et via des services tels que Google Bard et ChatGPT d’OpenAI. Ils sont pratiques, faciles à utiliser et toujours disponibles, ce qui conduit à leur utilisation croissante pour une gamme diversifiée d’applications sur le Web.

Malheureusement, la plupart des chatbots actuels sont limités en raison de leur dépendance à une formation statique. données. Les données produites par ces systèmes peuvent être obsolètes, limitant notre capacité à obtenir des informations en temps réel pour nos requêtes. Ils ont également des problèmes de compréhension contextuelle, d’inexactitudes, de traitement de requêtes complexes et d’adaptabilité limitée à l’évolution de nos besoins.

Pour surmonter ces problèmes, des techniques avancées telles que la génération augmentée par récupération (RAG) ont vu le jour. En exploitant diverses sources d’informations externes, notamment les données en temps réel collectées sur le Web ouvert, les systèmes RAG peuvent augmenter leur base de connaissances en temps réel, en fournissant des réponses plus précises et contextuellement pertinentes aux requêtes des utilisateurs afin d’améliorer leurs performances globales et leur adaptabilité.

Chatbots : défis et limites

Actuel chatbots utiliser diverses technologies pour gérer les tâches de formation et d’inférence, notamment les techniques de traitement du langage naturel (NLP), les algorithmes d’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et les frameworks comme TensorFlow ou PyTorch. Ils s’appuient sur des systèmes basés sur des règles, des modules d’analyse des sentiments et de gestion des dialogues pour interpréter les entrées des utilisateurs, générer des réponses appropriées et maintenir le flux de conversation.

Cependant, comme mentionné précédemment, ces chatbots sont confrontés à plusieurs défis. Une compréhension contextuelle limitée aboutit souvent à des réponses génériques ou non pertinentes, car les ensembles de données de formation statiques peuvent ne pas parvenir à capturer la diversité des conversations du monde réel.

De plus, sans intégration des données en temps réel, les chatbots peuvent subir des « hallucinations » et des inexactitudes. Ils ont également du mal à gérer des requêtes complexes qui nécessitent une compréhension contextuelle plus approfondie et manquent d’adaptabilité aux connaissances ouvertes, à l’évolution des tendances et aux préférences des utilisateurs.

Améliorer l’expérience du chatbot avec RAG

RAG fusionne l’IA générative avec la récupération d’informations à partir de sources externes sur le Web ouvert. Cette approche améliore considérablement la compréhension contextuelle, la précision et la pertinence des modèles d’IA. De plus, les informations de la base de connaissances du système RAG peuvent être mises à jour de manière dynamique, ce qui les rend hautement adaptables et évolutives.

RAG utilise diverses technologies, qui peuvent être classées en groupes distincts : cadres et outils, analyse sémantique, bases de données vectorielles, recherche de similarité et applications de confidentialité/sécurité. Chacun de ces composants joue un rôle crucial en permettant aux systèmes RAG de récupérer et de générer efficacement des informations contextuellement pertinentes tout en préservant les mesures de confidentialité et de sécurité.

En tirant parti d’une combinaison de ces technologies, les systèmes RAG peuvent améliorer leurs capacités à comprendre et à répondre aux requêtes des utilisateurs avec précision et efficacité, facilitant ainsi des interactions plus engageantes et informatives.

Les cadres et outils

Les frameworks et les outils associés fournissent un environnement structuré pour développer et déployer efficacement des modèles de génération augmentée par récupération. Ils proposent des modules et des outils prédéfinis pour la récupération de données, la formation de modèles et l’inférence, rationalisant le processus de développement et réduisant la complexité de mise en œuvre.

De plus, les cadres facilitent la collaboration et la normalisation au sein de la communauté de recherche, permettant aux chercheurs de partager des modèles, de reproduire les résultats et de faire progresser plus rapidement le domaine du RAG.

Certains frameworks actuellement utilisés incluent :

• LangChain : un framework spécialement conçu pour les applications de génération augmentée de récupération (RAG) qui intègre l’IA générative aux techniques de récupération de données.
• LlamaIndex : un outil spécialisé créé pour les applications RAG qui facilite une indexation et une récupération efficaces des informations à partir d’un grand nombre de sources de connaissances.
• Weaviate : l’une des bases vectorielles les plus populaires ; il dispose d’une application RAG modulaire appelée Verba, qui peut intégrer la base de données avec des modèles d’IA génératifs.
• Chroma : un outil qui offre des fonctionnalités telles que l’initialisation du client, le stockage de données, l’interrogation et la manipulation.

Bases de données vectorielles pour une récupération rapide des données

Les bases de données vectorielles stockent efficacement des représentations vectorielles de grande dimension de données Web publiques, permettant une récupération rapide et évolutive des informations pertinentes. En organisant les données textuelles sous forme de vecteurs dans un espace vectoriel continu, les bases de données vectorielles facilitent la recherche sémantique et les comparaisons de similarité, améliorant ainsi la précision et la pertinence des réponses générées dans les systèmes RAG.

De plus, les bases de données vectorielles prennent en charge les mises à jour dynamiques et l’adaptabilité, permettant aux modèles RAG d’intégrer continuellement de nouvelles informations provenant du Web et d’améliorer leur base de connaissances au fil du temps.

Certaines bases de données vectorielles populaires sont Pinecone, Weaviate, Milvus, Neo4j et Qdrant. Ils peuvent traiter des données de grande dimension pour les systèmes RAG nécessitant des opérations vectorielles complexes.

Analyse sémantique, recherche de similarité et sécuritéoui

L’analyse sémantique et la similarité permettent aux systèmes RAG de comprendre le contexte des requêtes des utilisateurs et de récupérer des informations pertinentes à partir de vastes ensembles de données. En analysant le sens et les relations entre les mots et les expressions, les outils d’analyse sémantique garantissent que les applications RAG génèrent des réponses contextuellement pertinentes. De même, des algorithmes de recherche de similarité sont utilisés pour identifier des documents ou des parties de données qui aideraient le LLM à répondre plus précisément à la requête en lui donnant un contexte plus large.

Les outils d’analyse sémantique et de recherche de similarité utilisés dans les systèmes RAG comprennent :

• Noyau sémantique : fournit des capacités d’analyse sémantique avancées, aidant à comprendre et à traiter des structures linguistiques complexes.

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) : une bibliothèque développée par Facebook AI Research pour une recherche efficace de similarité et un regroupement de vecteurs de grande dimension.

Enfin, les outils de confidentialité et de sécurité sont essentiels pour RAG afin de protéger les données sensibles des utilisateurs et de garantir la confiance dans les systèmes d’IA. En intégrant des technologies améliorant la confidentialité telles que le cryptage et les contrôles d’accès, les systèmes RAG peuvent protéger les informations des utilisateurs pendant la récupération et le traitement des données.

De plus, des mesures de sécurité robustes empêchent l’accès non autorisé ou la manipulation des modèles RAG et des données qu’ils traitent, atténuant ainsi le risque de violation ou d’utilisation abusive des données.

• Skyflow GPT Privacy Vault : fournit des outils et des mécanismes pour garantir la confidentialité et la sécurité dans les applications RAG.
• Javelin LLM Gateway : un LLM de niveau entreprise qui permet aux entreprises d’appliquer des contrôles de politique, d’adhérer aux mesures de gouvernance et d’appliquer des garde-fous de sécurité complets. Celles-ci incluent la prévention des fuites de données pour garantir une utilisation sûre et conforme du modèle.

Adopter les technologies émergentes dans les futurs chatbots

Les technologies émergentes utilisées par les systèmes RAG marquent un pas en avant notable dans l’utilisation d’une IA responsable, visant à améliorer considérablement la fonctionnalité des chatbots. En intégrant de manière transparente les capacités de collecte et de génération de données Web, RAG facilite une compréhension contextuelle supérieure, un accès aux données Web en temps réel et une adaptabilité des réponses.

Cette intégration est prometteuse en révolutionnant les interactions avec les systèmes basés sur l’IA, promettant des expériences plus intelligentes, contextuelles et fiables à mesure que RAG continue d’évoluer et d’affiner ses capacités.