RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une méthode récente permettant d'améliorer les LLM de manière très efficace, en combinant puissance génératrice et récupération de données en temps réel. RAG permet à un système basé sur l'IA de produire des résultats contextuels précis, pertinents et enrichis par des données, ce qui lui donne un avantage sur les LLM purs.
L'optimisation RAG est une approche holistique qui consiste à optimiser les données, à affiner le modèle et à élaborer des solutions rapides. Cet article passe en revue ces composants en profondeur pour obtenir des informations axées sur l'entreprise sur la manière dont ces composants pourraient être les meilleurs pour modèles d'IA d'entreprise.
Améliorer les données pour de meilleures performances de l'IA
- Nettoyage et organisation des données : Les données doivent toujours être nettoyées avant d'être utilisées correctement afin de supprimer les erreurs, les doublons et les sections non pertinentes. Prenons par exemple l'IA du support client. Une IA ne doit référencer que des FAQ précises et à jour afin de ne pas révéler d'informations obsolètes.
- Injection d'ensemble de données spécifique à un domaine : Les performances peuvent être améliorées en injectant des ensembles de données spécialisés développés pour des domaines spécifiques. Une partie de la réussite consiste à injecter des revues médicales et des rapports de patients (avec des considérations de confidentialité appropriées) dans l'IA dans le domaine de la santé pour permettre à l'IA de la santé de donner des réponses éclairées.
- Utilisation des métadonnées : Les métadonnées utilisées peuvent inclure des informations telles que l'horodatage, la paternité et les identifiants de localisation. Cela facilite la récupération en étant dans le contexte. Par exemple, une IA peut voir quand un article de presse a été publié et cela peut indiquer que l'information est plus récente et devrait donc apparaître dans le résumé.
Préparation des données pour RAG
- Collecte des données : Il s’agit de loin de l’étape la plus élémentaire, celle où vous collectez ou ingérez de nouvelles données afin que le modèle reste informé de l’actualité. Par exemple, une IA qui se méfie des prévisions météorologiques doit toujours collecter des données et du temps à partir de bases de données météorologiques pour produire des prévisions viables.
- Nettoyage des données : Tenez compte des données brutes entrantes. Elles doivent d’abord être examinées avant d’être traitées ultérieurement pour éliminer les erreurs, les incohérences ou d’autres problèmes. Cela peut inclure des activités telles que la division appropriée d’articles longs en segments courts qui permettront à l’IA de se concentrer uniquement sur les parties pertinentes lors d’une analyse hors contexte.
- Informations sur le découpage en morceaux : Une fois que les données ont été nettoyées, elles sont ensuite organisées en petits morceaux afin que chaque morceau ne dépasse pas les limites et les facteurs analysés lors de la phase d'entraînement du modèle. Chaque extrait doit être convenablement résumé en quelques paragraphes ou bénéficier d'autres techniques de résumé.
- Annotation des données : Le processus de manipulation qui inclut l'étiquetage ou l'identification des données ajoute une toute nouvelle dimension à l'amélioration de la récupération en informant l'IA sur le contexte. Cela devrait permettre une analyse plus efficace des sentiments des commentaires des clients manipulés dans des applications textuelles utiles lorsqu'ils sont étiquetés avec des émotions et des sentiments généraux.
- Les processus d'assurance qualité : Les processus d'assurance qualité doivent être soumis à des contrôles de qualité rigoureux afin que seules les données de qualité passent par les processus de formation et de récupération. Cela peut impliquer une double vérification manuelle ou programmatique de la cohérence et de l'exactitude.
Personnaliser les LLM pour des tâches spécifiques
La personnalisation du LLM consiste à ajuster divers paramètres de l'IA pour augmenter l'efficacité du modèle dans l'exécution de certaines tâches ou dans l'esprit de faciliter certains secteurs. Cette personnalisation du modèle peut cependant aider à augmenter la capacité du modèle à reconnaître un modèle.
- Modèles de réglage fin : Le réglage fin consiste à entraîner le modèle sur des ensembles de données donnés pour qu'il puisse comprendre les subtilités spécifiques au domaine. Par exemple, un cabinet d'avocats peut choisir ce modèle d'IA pour rédiger des contrats avec précision par la suite, car il aura examiné de nombreux documents juridiques.
- Mises à jour continues des données : Vous devez vous assurer que les sources de données du modèle sont pertinentes et qu'elles restent suffisamment pertinentes pour s'adapter à l'évolution des sujets. En d'autres termes, une IA financière doit régulièrement mettre à jour sa base de données pour capturer les cours des actions et les rapports économiques les plus récents.
- Ajustements spécifiques aux tâches : Certains modèles adaptés à certaines tâches sont capables de modifier l'une ou les deux caractéristiques et paramètres pour les adapter au mieux à cette tâche particulière. L'IA d'analyse des sentiments peut être modifiée, par exemple, pour reconnaître certaines terminologies ou expressions spécifiques à un secteur.
Créer des invites efficaces pour les modèles RAG
L'ingénierie des invites peut être considérée comme un moyen de produire le résultat souhaité à l'aide d'une invite parfaitement conçue. Pensez-y comme si vous programmiez votre LLM pour générer un résultat souhaité et voici quelques façons de créer une invite efficace pour les modèles RAG :
- Des instructions clairement énoncées et précises : Une invite plus claire produit une meilleure réponse. Plutôt que de demander « Parlez-moi de la technologie », il peut être utile de demander « Quelles sont les dernières avancées technologiques en matière de smartphones ? »
- Avancement itératif des invites : L'amélioration continue d'une invite en fonction des commentaires augmente son efficacité. Par exemple, si les utilisateurs trouvent les réponses trop techniques, l'invite peut être ajustée pour demander une explication plus simple.
- Techniques d'incitation contextuelle : Les invites peuvent être contextuelles pour adapter les réponses aux attentes des utilisateurs. Par exemple, l'utilisation des préférences de l'utilisateur ou des interactions précédentes dans les invites peut produire des résultats beaucoup plus personnels.
- Organiser les invites dans une séquence logique : L'organisation des sujets dans une séquence logique facilite la spécialisation
informations importantes. Par exemple, lorsqu’on pose une question sur un événement historique, il serait plus approprié de commencer par demander « Que s’est-il passé ? » avant de demander « Pourquoi était-ce important ? »
Voici maintenant comment obtenir les meilleurs résultats des systèmes RAG
Pipelines d'évaluation réguliers : selon certaines évaluations, la mise en place d'un système d'évaluation aidera RAG à suivre sa qualité au fil du temps, c'est-à-dire à examiner régulièrement les performances des parties de récupération et de génération de RAG. En bref, il s'agit de découvrir dans quelle mesure une IA répond aux questions dans différents scénarios.
Intégrer les boucles de rétroaction des utilisateurs : les retours d'information des utilisateurs permettent d'améliorer constamment ce que le système a à offrir. Ces retours d'information permettent également à l'utilisateur de signaler des problèmes qui doivent absolument être résolus.
