RAG : Une Révolution pour les LLM

Mis à jour le Nov. 20, 2023, 3:28 p.m.

Les LLMs (large language model), bien qu'impressionnants dans leurs capacités à répondre aux questions et à générer du texte, présentent certaines faiblesses notables, notamment en matière de cohérence et de création d'informations erronées, le phénomène "d'hallucination". Ce problème complexe est actuellement au cœur des recherches en IA qui cherchent des solutions pour le minimiser.

Lorsqu'un modèle d'IA "hallucine", il produit des informations qui sont soit incorrectes, soit complètement inventées, comme les oeufs de vache. Cette tendance peut s'expliquer en partie par la manière dont ces modèles sont entraînés. Les LLMs s'appuient sur des ensembles de données très volumineux pour apprendre à prédire et générer du contenu. Cependant, leur compréhension se limite à des relations statistiques entre les mots, sans saisir le sens réel de ces derniers (un gros gap sémantique).

Leur capacité à produire des textes fluides et cohérents leur confère une apparence de fiabilité et de conviction, qui peut toutefois s'avérer problématique. En effet, cela peut conduire à la création d'informations fausses ou trompeuses, posant ainsi un sérieux problème, notamment en termes de confiance et de véracité de l'information.

Introduction
Oubliez un Instant le "Retrieval-Augmented"
Deux Problèmes : Source et Mises à jour
Les LLMs et la Gestion de l'Information
Le Rôle du RAG
Comment le RAG Aide-t-il ?
Utilisation avancée et bonnes pratiques
Conclusion
FAQ

Introduction

Les LLMs sont omniprésents. Ils excellent dans certains domaines et présentent des résultats peu pertinents dans d'autres. C'est pourquoi nous allons explorer un cadre permettant d'améliorer la précision et l'actualité de ces modèles : le RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Oubliez un Instant le "Retrieval-Augmented"

Le terme "Generation" se réfère aux LLMs qui génèrent du texte en réponse à une requête utilisateur. Ces modèles peuvent se comporter de manière indésirable. Pour illustrer cela, prenons l'exemple d'élève demandant à leur professeur le nombre d'habitants sur la planète Terre. La réponse du professeur, basée sur un article lu il y a longtemps, était de 6 millards d'habitants. Donnée fausse puisque c'était le cas au moment où il a lu l'article, mais plus maintenant.

Deux Problèmes : Source et Mises à jour

Deux problèmes se posent ici : l'absence de source fiable et des informations périmées. Ce sont des défis courants avec les LLMs. Si le professeur avait consulté une source réputée (comme l'ONU par exemple), il aurait découvert que la bonne réponse était 7.8 milliards. Cela aurait ancré sa réponse dans une source crédible.

Les LLMs et la Gestion de l'Information

Comment un LLM aurait-il répondu à cette question ? Basé sur sa formation, il aurait probablement répondu 6 milliards, bien que cela soit incorrect. C'est là qu'intervient le concept de RAG.

Le Rôle du RAG

Le RAG permet aux LLMs de ne pas se fier uniquement à leurs connaissances internes. Ils consultent d'abord une base de données externe pour récupérer des informations pertinentes. Cela permet d'obtenir des réponses plus précises et à jour. Le processus implique trois étapes : instruction, récupération de contenu, et génération de réponse basée sur le contenu récupéré.

Comment le RAG Aide-t-il ?

Le RAG aborde deux problèmes principaux. Premièrement, il permet de garder les informations à jour en ajoutant simplement de nouvelles données à la base. Deuxièmement, il incite les LLMs à se référer à des sources primaires, réduisant les risques de création de réponses fictives. Cela permet également aux modèles de savoir quand dire "Je ne sais pas", ce qui est crucial pour éviter de tromper l'utilisateur avec des réponses crédibles mais fausses.

Les limites des RAG

L'utilisation du RAG, bien qu'elle offre de nombreux avantages, présente également certaines limites et défis à considérer :

Exigences en Ressources : L'implémentation du RAG nécessite des ressources et infrastructures importantes. Cela comprend le maintien des mécanismes de récupération d'informations, qui peuvent être coûteux et complexes à gérer.

Latence dans les Réponses : Dans des scénarios à domaine ouvert où le système doit récupérer et générer des informations en temps réel à partir d'une vaste gamme de sources, le processus peut être lent. Cela peut entraîner un délai dans la fourniture des réponses aux utilisateurs.

Limitations des Données d'Entrainement : La qualité du RAG dépend fortement des données sur lesquelles il a été entraîné. Si ces données sont biaisées ou incomplètes, le RAG risque d'hériter de ces biais, affectant la pertinence et l'équité de ses réponses.

Dépendance Excessive aux Informations Récupérées : Le RAG s'appuie sur les informations récupérées pour générer des réponses. Cette dépendance peut conduire à des réponses trop prudentes ou conservatrices. Dans certains cas, le RAG pourrait même s'abstenir de générer une réponse, privant ainsi les utilisateurs d'indices qui pourraient être utiles.

Gestion des Ambiguïtés : Le RAG peut rencontrer des difficultés lorsqu'il est confronté à des informations contradictoires dans les ressources consultées. Résoudre ce type de conflit reste un défi notable pour le système.

Malgré ces inconvénients, le RAG reste un cadre puissant pour la génération de textes de qualité, surtout lorsqu'il est combiné à d'autres méthodes. Un autre avantage pratique du RAG est qu'il réduit le besoin de re-former continuellement le modèle avec de nouvelles données, ce qui est un atout considérable.

Conclusion

Le RAG représente un pas en avant significatif dans le domaine des LLMs, offrant des réponses plus précises, actuelles et fondées sur des sources fiables. Cette innovation montre la voie vers des modèles de langage encore plus performants et de plus en plus fiables.

FAQ

Qu'est-ce que le motif RAG en IA ?
Le motif RAG en intelligence artificielle se réfère à l'intégration d'un système de récupération d'informations (Retrieval) dans le processus de génération de contenu (Generation). Ce modèle est conçu pour améliorer la pertinence et l'exactitude des réponses fournies par les modèles de langage en allant chercher des informations actualisées dans une base de données externe.

Quelle est l'approche RAG dans l'IA générative ?
L'approche RAG dans l'IA générative consiste à compléter un modèle de langage standard avec un mécanisme qui récupère des informations pertinentes avant de générer une réponse. Cela permet au modèle de fournir des réponses basées sur des données les plus récentes et fiables, plutôt que de se fier uniquement à l'information préalablement intégrée pendant sa phase d'entraînement.

Comment fonctionne le RAG ?
Le RAG fonctionne en deux étapes principales : premièrement, lorsqu'une requête est reçue, le système recherche dans une base de données externe pour trouver des informations pertinentes à cette requête. Deuxièmement, ces informations sont ensuite combinées avec la requête initiale pour générer une réponse. Cela permet au modèle de fournir des réponses plus informées, précises et à jour.

Qu'est-ce qu'un chatbot RAG ?
Un chatbot RAG est un chatbot amélioré par le modèle RAG. Au lieu de répondre uniquement sur la base de sa programmation initiale, il recherche activement des informations supplémentaires pertinentes pour répondre aux questions posées. Cela le rend plus précis, fiable et capable de fournir des réponses basées sur les données les plus actuelles et pertinentes disponibles.

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Références

https://research.ibm.com/blog/retrieval-augmented-generation-RAG
https://research.ibm.com/blog/retrieval-augmented-generation-RAG
http://ai.stanford.edu/blog/retrieval-based-NLP/#:~:text=Retrieval%2Dbased%20models%20emphasize%20learning,information%20from%20the%20available%20resources