Introduction au Retrieval-Augmented Generation (RAG)

TL;DR

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui améliore les LLMs en leur donnant accès à une base de connaissances externe. Au lieu de s'appuyer uniquement sur ce que le modèle a appris pendant son entraînement, le RAG récupère les informations pertinentes depuis vos documents avant de générer une réponse. Résultat : des réponses plus précises, à jour, et vérifiables. C'est la technologie derrière les chatbots intelligents qui peuvent répondre aux questions sur vos propres documents.

Qu'est-ce que le RAG ?

Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est un pattern architectural qui améliore les Large Language Models (LLMs) en les combinant avec la récupération de connaissances externes. Au lieu de se fier uniquement aux données d'entraînement du modèle, les systèmes RAG récupèrent des informations pertinentes depuis une base de connaissances et les utilisent pour augmenter le processus de génération.

Composants essentiels

Un système RAG se compose de trois composants fondamentaux :

1. Base de connaissances

La base de connaissances stocke les documents, données ou informations auxquels le système peut accéder. Cela peut inclure :

• Documentation interne
• Catalogues de produits
• Articles de recherche
• Tickets de support client
• Tout contenu spécifique au domaine

2. Système de récupération

Le système de récupération trouve les informations pertinentes depuis la base de connaissances en fonction des requêtes utilisateur. Éléments clés :

• Modèles d'embedding : Convertissent le texte en représentations vectorielles
• Base de données vectorielle : Stocke et indexe les embeddings pour une recherche de similarité rapide
• Recherche de similarité : Trouve les documents les plus pertinents basés sur la similarité sémantique

3. Système de génération

Le système de génération utilise le contexte récupéré pour produire des réponses précises et fondées :

• Prend la requête utilisateur + le contexte récupéré
• Génère une réponse en utilisant un LLM
• Assure que les réponses sont basées sur des informations factuelles de la base de connaissances

Comment fonctionne le RAG

Le workflow RAG typique suit ces étapes :

1. L'utilisateur soumet une requête : "Quelles sont les exigences système pour le Produit X ?"

2. Embedding de la requête : La requête est convertie en représentation vectorielle en utilisant un modèle d'embedding

3. Recherche de similarité : Le système recherche dans la base de données vectorielle les chunks de documents les plus similaires

4. Récupération du contexte : Les top-k chunks les plus pertinents sont récupérés (typiquement 3-10)

5. Augmentation du prompt : Le contexte récupéré est ajouté au prompt du LLM avec la requête originale

6. Génération de la réponse : Le LLM génère une réponse basée sur le prompt augmenté

7. Livraison de la réponse : La réponse générée est retournée à l'utilisateur

Pourquoi utiliser le RAG ?

Avantages

Informations à jour

• La base de connaissances peut être mise à jour sans réentraîner le modèle
• Reflète les informations et changements actuels en temps réel

Connaissances spécifiques au domaine

• Accès à des informations spécialisées, propriétaires ou de niche
• Meilleure performance sur les tâches spécifiques au domaine

Réduction des hallucinations

• Réponses fondées sur des faits récupérés
• Sources citables pour vérification

Rentable

• Pas besoin de fine-tuner de grands modèles
• Mise à jour des connaissances en ajoutant des documents, pas en réentraînant

Transparence

• Peut tracer les réponses jusqu'aux documents sources
• Plus facile à auditer et vérifier les informations

Limitations

Dépendance à la qualité de récupération

• Une mauvaise récupération mène à une mauvaise génération
• Nécessite une base de connaissances bien structurée et de haute qualité

Latence

• L'étape de récupération supplémentaire ajoute de la latence
• La recherche vectorielle et l'embedding peuvent être lents à grande échelle

Contraintes de fenêtre de contexte

• Limité par la longueur maximale de contexte du LLM
• Doit équilibrer entre récupérer assez de contexte et rester dans les limites

Défis de découpage

• Les informations peuvent être réparties sur plusieurs chunks
• Les limites de contexte peuvent briser le sens sémantique

RAG vs. Fine-Tuning

Cas d'usage courants

Support client

• Répondre aux questions en utilisant la documentation et les tickets passés
• Fournir des informations produit précises
• Réduire la charge de travail du support

Recherche d'entreprise

• Rechercher à travers les documents et bases de données de l'entreprise
• Interface conversationnelle pour la découverte d'informations
• Accéder aux connaissances cloisonnées

Assistance à la recherche

• Rechercher des articles scientifiques et bases de données de recherche
• Synthétiser des informations depuis plusieurs sources
• Automatisation de la revue de littérature

Juridique et conformité

• Rechercher des documents juridiques et réglementations
• Assurer la conformité avec les lois actuelles
• Analyse de contrats

Création de contenu

• Génération de contenu basé sur la recherche
• Vérification des faits et citation
• Assistance à l'écriture spécifique au domaine

Métriques clés pour les systèmes RAG

Métriques de récupération

• Precision@k : Pertinence des top k résultats
• Recall@k : Couverture des documents pertinents
• Mean Reciprocal Rank (MRR) : Position du premier résultat pertinent

Métriques de génération

• Pertinence de la réponse : Dans quelle mesure la réponse adresse la requête
• Fidélité : Dans quelle mesure la réponse est fondée sur le contexte récupéré
• Précision du contexte : Pertinence du contexte récupéré par rapport à la requête

Métriques de bout en bout

• Scores de satisfaction utilisateur
• Taux de complétion de tâche
• Temps de réponse (latence)

Construire votre premier système RAG

Une implémentation RAG minimale nécessite :

1. Collection de documents : Rassembler votre base de connaissances
2. Stratégie de découpage : Diviser les documents en morceaux gérables
3. Modèle d'embedding : Choisir un modèle pour encoder le texte (ex. OpenAI, Sentence Transformers)
4. Base de données vectorielle : Stocker les embeddings (ex. Pinecone, Weaviate, Chroma)
5. LLM : Choisir un modèle de génération (ex. GPT-4, Claude, Llama)
6. Orchestration : Connecter les composants (ex. LangChain, LlamaIndex)

RAG as a Service : L'Alternative Rapide

Construire un système RAG de A à Z prend du temps et nécessite une expertise technique. C'est pourquoi de plus en plus d'entreprises optent pour des solutions RAG as a Service (RAG-as-a-Service).

Qu'est-ce que le RAG as a Service ?

Le RAG as a Service est une plateforme clé en main qui gère toute l'infrastructure RAG pour vous :

• Traitement des documents : Upload de PDF, DOCX, etc.
• Embeddings et stockage vectoriel : Gérés automatiquement
• Récupération optimisée : Recherche hybride pré-configurée
• Intégration LLM : Multi-modèles supportés
• Déploiement : Widget intégrable et API prête à l'emploi

Avantages du RAG as a Service

Quand choisir RAG as a Service ?

• Vous voulez valider rapidement un cas d'usage
• Vous n'avez pas d'équipe ML dédiée
• Vous voulez vous concentrer sur votre produit, pas sur l'infrastructure
• Vous avez besoin d'un chatbot fonctionnel cette semaine

Ailog est une plateforme RAG as a Service française qui vous permet de déployer un chatbot intelligent en 5 minutes. Essayez gratuitement.

Le Pipeline RAG en 7 Étapes

Pour mieux comprendre le RAG, voici les 7 étapes du pipeline complet :

1. Parsing : Extraction du contenu des documents (PDF, DOCX, HTML)
2. Chunking : Découpage en segments de taille optimale
3. Embedding : Conversion en vecteurs numériques
4. Storage : Stockage dans une base vectorielle (Qdrant, Pinecone, etc.)
5. Retrieval : Recherche des chunks pertinents pour une requête
6. Reranking : Réordonnancement pour améliorer la pertinence
7. Generation : Production de la réponse avec un LLM

Chaque étape impacte la qualité finale. Un mauvais chunking ou des embeddings inadaptés peuvent ruiner la performance, même avec le meilleur LLM.

Prochaines étapes

Ce guide a introduit les fondamentaux des systèmes RAG. Pour construire des applications RAG prêtes pour la production, vous devrez approfondir :

• Les modèles d'embedding et représentations vectorielles
• Les stratégies de découpage pour une récupération optimale
• La sélection et optimisation de base de données vectorielle
• Les techniques avancées de récupération (recherche hybride, reranking)
• L'évaluation et la surveillance
• Les considérations de déploiement en production

Chacun de ces sujets est couvert en profondeur dans les guides suivants de cette série.

Guides Connexes

• RAG as a Service - Guide complet du RAG managé
• Comment Construire un Chatbot RAG - Tutoriel pratique
• Stratégies de Chunking - Optimiser vos chunks
• Choisir les Modèles d'Embeddings - Sélectionner le bon modèle