Comprendre le RAG
Coexya décrypte le RAG : l’approche qui relie modèles génératifs et données internes pour des réponses contextualisées.
Quand l’IA générative rencontre la recherche d’informations pour des réponses plus pertinentes et plus précises
Dans un monde où les technologies d’intelligence artificielle (IA) évoluent à une vitesse vertigineuse, le Retrieval Augmented Generation (RAG) se démarque comme une approche révolutionnaire. Conjuguant génération de texte et recherche d’informations pertinentes, le RAG ouvre de nouvelles perspectives pour les applications basées sur l’IA. Dans cet article, Gaël Yvrard, Directeur de projets de notre entité Search et Semantic, et Jean-louis Vila, CTO de Coexya, nous présentent la valeur ajoutée apportée par le RAG.
Qu’est-ce que le RAG et pourquoi est-il nécessaire en IA générative ?
Pour une IA générative, soit la connaissance est contenue dans le modèle lui-même, soit elle est amenée par un composant tiers. L’idée originale du RAG, est d’injecter automatiquement dans le contexte des éléments pertinents afin de générer une réponse plus précise.
Cette approche consiste à rechercher l’information dans différentes sources de données sur la base des intentions de l’utilisateur.
Une approche RAG classique est la projection (embeddings) d’informations sur un espace multi-dimensionnel dont la sortie est un vecteur. Les intentions/questions de l’utilisateur sont elles-mêmes projetées dans le même espace, ce qui permet de calculer une similarité, une distance avec les informations vectorisées et ainsi de retourner celles qui sont les plus pertinentes.
Ces données sont ensuite injectées dans le contexte qui servira à générer la réponse par l’IA générative.
RAG : Quels sont les principaux cas d’usage ?
Le RAG est utilisé dans de nombreux domaines pour améliorer l’accès et la précision des informations retournées :
- Recherche documentaire : Dans les domaines où les gisements de documents sont présents, le RAG permet une recherche précise et synthétique. En plus de retourner les documents pertinents, il produit une synthèse de l’ensemble des documents.
- Support client: Les chatbots intégrant le RAG peuvent rechercher dans des manuels ou des guides d’utilisation pour répondre avec précision aux questions des clients ;
- Interaction avec les documents: permet d’interroger ceux-ci avec différents angles : synthèse, traduction, comparaisons, questions …
Les avantages du RAG : Pourquoi l’adopter ?
- Précision accrue : Contrairement aux LLM, le RAG augmente la précision et la confiance en s’appuyant sur des informations sourcées et vérifiables ;
- Adaptabilité : Les solutions mettant en place du RAG peuvent indexer différentes bases de connaissances, même lorsque les données sont non structurées, ce qui les rend particulièrement polyvalentes ;
- Expérience utilisateur améliorée : Les réponses fournies par le RAG sont personnalisées en fonction du contexte de l’utilisateur ;
- Réduction des coûts : En simplifiant et accélérant la recherche documentaire, le RAG permet aux utilisateurs de gagner un temps précieux, réduisant ainsi les coûts liés à la recherche manuelle d’informations.
L’avenir du RAG
Jusqu’à présent, le RAG fonctionnait en découpant arbitrairement des documents pour associer des passages pertinents à la question de l’utilisateur, avant d’en proposer une synthèse. Si cette approche a l’avantage d’être simple et rapide à mettre en œuvre, elle présente aussi plusieurs limites :
- Accès limité aux données non textuelles : les informations contenues dans des graphiques, images ou tableaux restent inexploitables.
- Manque de vision globale : la réponse doit être directement présente dans un paragraphe des documents utilisés, empêchant une analyse plus large.
- Absence de raisonnement et d’adaptabilité : le modèle ne peut pas interpréter un contexte complexe ni tirer de conclusions implicites.
Face à ces limites, de nouvelles approches émergent :
- Les LMM (Large Multimodal Models) permettent d’analyser une grande diversité de contenus, y compris des images et tableaux.
- Le GraphRAG s’appuie sur un graphe de connaissances pour exploiter l’information implicite. Par exemple, si Monsieur Dupont a rédigé un document sur une technologie, on peut en déduire qu’il la maîtrise.
- L’Agentic RAG repose sur des agents capables de raisonner, planifier et interagir de manière proactive avec des bases de connaissances.
Le RAG, un levier stratégique pour l’avenir de l’IA
Le RAG est une évolution ingénieuse dans le domaine de l’IA permettant d’améliorer encore la puissance de l’IA générative par la combinaison de la recherche et de la génération de texte.
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A propos de l’expert
Gaël YVRARD est responsable du pôle Search & Analytics au sein de l’opération Smart Data de Coexya. Fort de dix ans d’expérience en gestion et direction de projets d’intégration de solutions, il accompagne ses clients dans la mise en œuvre de programmes de knowledge management visant à optimiser la capitalisation et la diffusion des savoirs. Spécialiste des moteurs de recherche d’entreprise augmentés par l’IA générative, il met son expertise au service de l’accélération de l’accès à l’information pertinente et de la valorisation des données au sein des organisations.
