La RAG, Génération Augmentée de Récupération : une révolution pour l'IA générative et les chatbots

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) est un modèle d'IA développé pour améliorer la génération de texte en s'appuyant sur des données externes. Contrairement aux modèles purement génératifs, qui se basent uniquement sur les informations présentes dans leur ensemble de données d'entraînement, la RAG intègre une composante de récupération d'informations. Cette double approche permet au modèle de rechercher et d'exploiter des documents externes en temps réel pour enrichir les réponses générées.

Exemple de Génération Augmentée de Récupération (RAG) en entreprise

Imaginez une entreprise de vente en ligne qui souhaite offrir un service client exceptionnel à ses utilisateurs. Ils veulent que les clients puissent utiliser un chatbot pour poser des questions sur les produits, les commandes, les retours, les politiques de l'entreprise, et obtenir des réponses rapides et précises.

Le problème :

Un modèle de langage (LLM) général pourrait répondre à des questions générales sur les produits, mais il ne pourrait pas fournir des informations spécifiques et récentes comme l'état d'une commande actuelle, les détails d'un retour en cours ou les promotions spéciales du moment.

La solution :

La RAG permet au chatbot d'utiliser ses vastes ressources d'information, telles que les bases de données de produits, les historiques de commandes, et les flux d'actualités internes, pour fournir des réponses plus précises et à jour.

À l'approche des Jeux Olympiques de Paris 2024, la RATP a déployé un bot omnicanal enrichi par l'IA générative pour fournir des informations précises et actualisées aux usagers. Cette solution permet de combiner les capacités de génération de l'IA avec l'accès en temps réel à des données spécifiques, offrant ainsi des réponses contextualisées et fiables aux voyageurs.

L'entreprise dispose de nombreuses informations : bases de données de produits, historiques de commandes, blogs internes, flux d'actualités, transcriptions de discussions avec les clients... La RAG convertit toutes ces données en un format commun et les stocke dans une bibliothèque accessible par l'IA. Ensuite, ces données sont transformées en représentations numériques grâce à des modèles de langage intégrés et stockées dans une base de données vectorielle pour être rapidement recherchées et utilisées.

La RAG fonctionne en deux étapes principales :

1. Récupération d'informations 

   • Lorsqu'une question ou une requête est posée, le modèle RAG commence par chercher des documents pertinents dans une base de données externe. Cette base peut contenir des millions de documents, des articles scientifiques, des pages web ou encore des livres
   • Un modèle de récupération, souvent basé sur des techniques de recherche avancée, identifie les documents les plus pertinents par rapport à la requête

2. Génération de texte

   
   
   • Une fois les documents pertinents récupérés, le modèle utilise ces informations pour générer une réponse. Le générateur de texte, souvent un modèle de type Transformer comme GPT-3, intègre les données récupérées pour produire une réponse qui est à la fois cohérente et enrichie par des informations actualisées et spécifiques
   • Cette approche permet au modèle de générer des réponses qui ne sont pas limitées par les connaissances figées au moment de son entraînement, mais qui peuvent incorporer des informations récentes et pertinentes

Quand quelqu'un pose une question à un chatbot, il s'attend à recevoir une réponse instantanée. La rapidité et la convivialité des chatbots sont donc essentielles. Cependant, la plupart des chatbots sont formés pour répondre à un nombre limité de demandes spécifiques, appelées intentions. La RAG (Génération Augmentée de Récupération) peut améliorer ces chatbots en permettant de fournir des réponses en langage naturel à des questions qui ne figurent pas dans la liste des intentions prédéfinies. Cette technologie est particulièrement adaptée aux chatbots car les utilisateurs s'attendent à des réponses précises et pertinentes, souvent basées sur un contexte spécifique.

Par exemple, un client demandant des informations sur un nouveau produit a besoin de données spécifiques à ce produit, et non à une version antérieure.

Les RAG peuvent grandement améliorer l'efficacité et la précision des chatbots en leur permettant de générer des réponses contextuelles et précises, répondant ainsi mieux aux attentes des utilisateurs. Découvrez en plus sur comment fidéliser vos clients grâce aux chatbots IA générative. 

Avantages :

• Actualisation des connaissances : la RAG peut accéder à des informations récentes, surmontant ainsi une des principales limites des modèles de génération traditionnels
• Précision et pertinence : en utilisant des documents spécifiques et pertinents, les réponses générées sont souvent plus précises et contextuellement adaptées
• Flexibilité : le modèle peut être appliqué à diverses bases de données et domaines, rendant son utilisation très versatile

Défis :

• Complexité technique : la mise en œuvre du RAG nécessite une infrastructure robuste pour gérer la récupération et la génération en temps réel
• Qualité des données : la pertinence des réponses dépend fortement de la qualité et de la pertinence des documents récupérés

DialOnce permet de créer des chatbots utilisant la technologie RAG (Génération Augmentée de Récupération). Grâce à cette technologie, DialOnce offre des réponses en langage naturel plus précises et contextuelles, améliorant ainsi les interactions utilisateur et garantissant la confidentialité et la protection des informations. Les modèles personnalisés développés sont exclusifs à chaque client, assurant une sécurité maximale. Réservez-votre démo dès maintenant !