Qu'est-ce que la génération augmentée de récupération (RAG) ?

Les modèles de langage de grande taille (LLM), qui sont à l'origine de l'IA générative, peuvent tout faire, depuis la réponse à des questions complexes jusqu'à la création de contenu original. Toutefois, les entreprises sont confrontées à un problème majeur avec les LLM : les limitations des données. C'est là que la génération augmentée de récupération (RAG) entre en jeu.

La RAG permet aux entreprises de connecter leurs données avec les LLM, ce qui crée des des opportunités d'intelligence artificielle plus fiables, plus pertinentes et plus rapides pour les entreprises. Par exemple, une fois que la connexion aux données internes est établie avec la RAG, les agents IA autonomes peuvent fournir des réponses au service client qui tiennent compte des questions antérieures ou générer des notes de marketing basées sur les directives actuelles de la marque.

Voyons ce qu'est exactement la RAG, quels sont les avantages qu'elle peut apporter à votre entreprise, comment elle fonctionne et comment commencer.

Ce que nous allons aborder :

• Qu'est-ce que la génération augmentée de récupération (RAG) ?
• Quels sont les avantages de la génération augmentée de récupération ?
• Comment fonctionne la génération augmentée de récupération ?
• Quels sont les différents types de RAG ?
• Qu'est-ce qu'un agent LLM d'architecture de RAG ?
• Comment la génération augmentée de récupération peut-elle aider vos équipes ?
• Exemples de génération augmentée de récupération, par secteur d'activité
• Comment démarrer la génération augmentée de récupération

La génération augmentée de récupération est une technique qui permet d'améliorer l'IA générative en permettant aux entreprises de fournir automatiquement les données exclusives les plus récentes et les plus pertinentes à un système de LLM.

Une intelligence artificielle (IA) ne vaut que ce qu'on lui enseigne. Pour être précis, elle a besoin du bon contexte et d'une multitude de données factuelles, plutôt que d'informations génériques. Non seulement un LLM standard n'est pas toujours à jour, mais il ne disposera pas non plus d'un accès fiable à vos données et ne comprendra pas vos relations avec vos clients. C'est en cela que les modèles de RAG peuvent être utiles.

Grâce à la RAG, les entreprises peuvent faire en sorte que les modèles d'IA s'appuient sur les informations internes les plus récentes. Et il n'est pas uniquement question de données structurées comme celles d'une feuille de calcul ou d'une base de données relationnelle. Le but est de récupérer toutes les données disponibles, données non structurées comprises : e-mails, PDF, journaux de messagerie instantanée, posts sur les réseaux sociaux et autres types d'informations susceptibles d'améliorer les résultats de l'IA.

La génération augmentée de récupération est une approche rentable qui stimule votre stratégie d'IA en offrant aux collaborateurs et aux clients des expériences de meilleure qualité. Voici quelques-uns des principaux avantages commerciaux de l'utilisation d'un modèle de RAG :

• Rapidité et pertinence : en donnant accès aux données internes les plus récentes de l'entreprise, la RAG permet aux LLM de générer des réponses plus rapides. Le fait de disposer d'informations nouvelles et de tirer des enseignements des interactions passées se traduit souvent par une amélioration de la qualité.
• Une plus grande confiance : l'un des principaux problèmes posés par les LLM prêts à l'emploi peut être les hallucinations, c.-à-d. fournir des réponses inexactes ou incorrectes. Un LLM de RAG, qui donne les informations exclusives d'une entreprise à un modèle existant, réduit la probabilité d'une telle situation en fondant la génération sur des données vérifiées et actualisées de l'entreprise.
• Plus de contrôle : les LLM disponibles sur le marché sont généralement formés à partir d'un ensemble opaque et très varié de sources de données. Avec un LLM de RAG, vous pouvez avoir plus de contrôle en augmentant les données générales avec des informations provenant de sources que vous spécifiez.
• Recherche améliorée : les entreprises d'aujourd'hui sont confrontées à un flot d'idées, d'interactions et d'informations provenant de nombreuses sources différentes. La RAG améliore les fonctions de recherche en appliquant les avantages de l'IA aux données de l'entreprise.

La RAG utilise la recherche sémantique pour extraire des extraits d'informations pertinentes à partir de n'importe quelle source de données, y compris la plate-forme de données clients interne d'une entreprise qui contient des informations autres que celles sur lesquelles le LLM a été formé. Ces extraits sont ensuite utilisés pour fournir des réponses d'IA générative qui intègrent la base de connaissances de l'entreprise - un résultat parfois appelé « génération d'IA ancrée ». La génération d'IA ancrée peut vous aider à obtenir de meilleures réponses en matière d'IA .

Les éléments essentiels de la RAG sont les suivants :

• Prétraitement et indexation : l'IA de RAG commence par prendre la précieuses mine de données non structurées d'une entreprise - notes des clients, e-mails, PDF, journaux de conversation, etc. - et les relie (« prétraitement et indexation »).
• Les récupérateurs et la récupération : ensuite, la RAG utilise de puissants outils de recherche sémantique (« extracteurs ») pour passer au crible les données internes de l'entreprise et trouver (« extraire ») ce qui est nécessaire pour une requête spécifique.
• Génération et augmentation de l'IA ancrée : enfin, le LLM de RAG prend les extraits d'informations récupérés et les incorpore dans sa génération de réponses afin de fournir la réponse la plus pertinente (« génération d'IA ancrée et augmentation »).

La génération assistée de récupération englobe plusieurs approches visant à organiser, connecter et récupérer des données. Elles sont souvent liées entre elles et comprennent :

• RAG basée sur des vecteurs : la RAG peut fonctionner en conjonction avec un type de base de données spécialisé appelé base de données vectorielle pour stocker des informations dans un format numérique qui a du sens pour l'intelligence artificielle.
• Graphiques de connaissances : avec les graphiques de connaissances, les données sont organisées autour de nœuds et de relations, ce qui permet à l'IA de RAG d'établir des connexions comme le font les humains.
• La RAG d'ensemble : plus d'un récupérateur est utilisé simultanément et les résultats sont ensuite combinés. Cela permet à un modèle de compenser les faiblesses d'un autre et de recouper les réponses.

Un agent LLM d'architecture de RAG commence par la technique de génération augmentée de récupération et un modèle de langage de grande taille. La partie « agent » fait référence à l'ajout d'un agent autonome, également connu sous le nom d'agent IA.

Les agents IA sont une forme avancée d'IA qui peuvent exécuter des tâches de manière indépendante et apprendre au fur et à mesure. Ils sont créés à l'aide d'un constructeur d'agents et reposent sur l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP). Lorsqu'un agent est construit sur la base de LLM et d'une architecture de RAG, il peut s'engager dans des interactions nuancées et contextuelles spécifiques à l'entreprise, tout en s'adaptant et en s'améliorant continuellement.

La RAG peut libérer l'efficacité et assurer une plus grande réussite dans l'ensemble de votre organisation en unifiant les LLM, un moteur de données basé sur le cloud, un système de gestion de la relation client (CRM) et l'IA conversationnelle. Grâce à cette combinaison, vous pouvez créer une flotte d'agents IA puissants adaptés aux besoins de chaque service. Ceux-ci vont au-delà des simples chatbots, en agissant comme des assistants numériques hautement compétents intégrés dans les flux de travail, qui traitent en permanence de nouvelles informations et apprennent continuellement.

À quoi cela ressemble-t-il dans la pratique ? En voici quelques exemples :

• Service client : un agent IA de service client vous permet de fournir un service client optimisé par votre plateforme CRM qui est plus rapide, plus efficace et plus utile. En utilisant les données liées par la technique RAG, un agent IA peut s'engager dans des interactions personnalisées, fournir une assistance proactive basée sur des besoins anticipés et gérer le service client sur plusieurs canaux.
• Ventes : avec un agent IA pour les ventes intégré à votre CRM, vous pouvez accélérer la croissance du pipeline et du chiffre d'affaires. Un agent IA peut s'occuper de tout, de la maturation autonome des leads entrants au coaching des représentants, en stimulant la productivité et les capacités de votre équipe de vente.
• Marketing : une plate-forme qui dispose d'un agent IA marketing peut renforcer l'engagement des clients et stimuler la productivité des équipes. Avec un agent IA, les spécialistes du marketing peuvent générer du contenu et des offres personnalisés sur l'ensemble des points de contact, déployer des campagnes plus intelligentes qui touchent les clients tout au long de leur cycle de vie, et optimiser de manière autonome sur la base des derniers indicateurs clés de performance de la campagne.
• Commerce : un agent IA pour le commerce qui fait partie d'une plate-forme unifiée peut stimuler les ventes en utilisant des données clients unifiées pour offrir des expériences d'achat personnalisées, fournir un contenu pertinent et rationaliser les commandes. Il peut également contribuer à l'exécution de tâches telles que l'optimisation des stocks et la création de descriptions de produits et de services.

Les avantages de la RAG s'étendent également à tous les secteurs d'activité et à toutes les tailles d'entreprise. Des petites entreprises aux startups et au-delà, la combinaison de l'IA et des données clients internes peut améliorer les expériences et soutenir à la fois les collaborateurs et les clients.

Par exemple, un agent IA pour un services financiers pourrait s'appuyer sur les informations relatives aux clients pour faire remonter à la surface des informations pertinentes pour les représentants et adapter les recommandations en fonction des objectifs financiers spécifiques d'une personne. De même, un agent IA dans le domaine de la santé pourrait répondre aux questions d'un patient et l'aider à choisir le prestataire le mieux adapté à ses besoins.

Dans l'industrie manufacturière, un agent autonome pourrait être utilisé pour surveiller les équipements et optimiser les processus de production. Et dans l'industrie automobile, un agent IA de RAG pourrait être utile dans tous les domaines, de la création de promotions basées sur les niveaux de stock en temps réel à la détection proactive des problèmes d'entretien des véhicules.

Grâce à la technologie appropriée, la mise en place de la RAG ne doit pas nécessairement être coûteuse ou compliquée.

Votre base doit être une plateforme unifiée dotée d'un puissant moteur de données capable de prendre en charge une grande variété de sources et de types de fichiers. Il doit également relier toutes les données de manière à ce qu'elles soient optimales pour les chercheurs, comme dans le cas d'une base de données vectorielle. Votre plateforme doit disposer d'un outil sophistiqué de création d'agents, tel que Agentforce, qui vous permet de créer et de personnaliser des agents IA autonomes pour aider vos collaborateurs et vos clients.

Il est important de se rappeler que le succès de la RAG est étroitement lié à la qualité du LLM que vous avez choisi. Pour combiner le bon LLM de RAG, la priorité est d'utiliser un modèle de haute qualité avec des capacités de génération contextuelle fiable, précise et fidèle. N'oubliez pas que l'élément humain reste crucial. Meilleure est l'interrogation, meilleure est la réponse, alors aidez vos collaborateurs à comprendre comment rédiger une bonne demande.

En fin de compte, la génération augmentée de récupération est une question de retour sur investissement de l'IA. En associant vos données à l'IA générative, vous faites passer les agents IA au niveau supérieur, en rendant leurs réponses et leurs exécutions plus personnalisées, plus pertinentes et plus rapides.

Par exemple, Agentforce, la couche agentive de la plate-forme Salesforce, utilise cette technologie pour aider les entreprises à travailler plus rapidement. Le moteur Atlas Reasoning Engine est le cerveau de Agentforce et utilise la RAG pour analyser les informations et déterminer la meilleure façon de répondre aux demandes ou d'accomplir les tâches.

Les agents LLM de l'architecture de RAG peuvent apporter des avantages à l'ensemble de votre entreprise, en vous permettant d'établir des relations plus étroites avec vos clients, d'optimiser vos opérations, d'améliorer vos performances en matière de marketing et de vente, et de vous développer efficacement.