RAG-Bot pour l'entraînement continu de LLM

L'un des faits incontestables concernant l'IA est que, si elle sait beaucoup de choses, elle ne sait pas tout. Elle ne connaît que les données avec lesquelles elle a été entraînée. Cela signifie que l'IA peut manquer de certaines connaissances spécifiques, notamment en ce qui concerne des informations exclusives ou en constante évolution sur votre marque, vos services, etc. Vous devez donc affiner l'IA via l'entraînement du LLM sur des données spécifiques, même lorsque celles-ci changent. Toutefois, l'IA n'est pas capable de désapprendre les informations incorrectes ou obsolètes. Pour les ensembles de données volumineux ou dynamiques, il n'est donc pas facile de vous assurer que vous disposez d'un modèle finement ajusté. Lorsque l’enseignement n’est pas possible, les données d’IA ont besoin d’un peu d’aide. L'entraînement de LLM nécessite un « aide-mémoire » pour toutes les connaissances que votre IA ignore.  

Comment fonctionne la génération augmentée de récupération (RAG)

La génération augmentée de récupération (RAG) permet à l'IA de « tricher » en accédant aux données d'entraînement de LLM sur lesquelles elle n'a pas encore été entraînée. Le processus RAG combine trois éléments clés : la récupération, l’augmentation et la génération.

1. Récupération* : imaginez que vous disposiez d'une grande pile d'aide-mémoire, chacun contenant des informations spécifiques dont votre IA pourrait avoir besoin. En cas de questions, un extracteur récupère rapidement les informations les plus pertinentes au lieu de parcourir chaque feuille, ce qui prendrait trop de temps. 

2. Augmentation : une fois que les données pertinentes d'entraînement de l'IA ont été récupérées, elles ne peuvent pas être simplement transmises à l'IA. L'augmentateur organise et prépare l'information. C'est un peu comme lorsqu'un sous-chef se charge de la préparation pour le chef cuisinier. Cette préparation conditionne les données récupérées pour l'action.

3. Génération : enfin, l’IA utilise les informations structurées pour générer une réponse. Elle exploite les données récupérées pour répondre aux questions avec précision et efficacité.

Le processus RAG est particulièrement puissant en raison de son efficacité dans l'entraînement des LLM. Il accélère les processus de traduction et de création de contenu par l'IA et économise les ressources de calcul. Il y parvient en récupérant uniquement les données nécessaires pour affiner votre IA et en utilisant des vecteurs (une représentation mathématique des données) pour trouver des similitudes plutôt que d'effectuer directement des recherches. Le processus RAG permet notamment de réduire considérablement les coûts en accélérant la traduction et en économisant les ressources de calcul.  

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Le processus RAG transforme l'entraînement des LLM en aidant les modèles d'IA à accéder aux informations et à les utiliser de manière dynamique. Il surmonte la barrière de la langue et permet aux modèles d’IA de gérer différents ensembles de données avec une efficacité accrue. RAG-Bot propose une solution personnalisable pour les entreprises souhaitant exploiter les solutions d'IA. Vous souhaitez découvrir comment nos outils de traduction par l'IA offrent un moyen innovant d'améliorer les interactions multilingues et de rationaliser les opérations ? Contactez-nous.