[ Le modèle RAG - Article n°2 ] RAG, les modèles utilisés

Les modèles utilisés dans un RAG (Retrieval-Augmented Generation) : une exploration en profondeur

Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), les modèles de génération de texte ont fait des progrès considérables au cours des dernières années. Parmi ces innovations, le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generator) se distingue comme une approche particulièrement prometteuse. Cet article propose d’explorer les différents modèles intégrés dans un RAG, leur fonctionnement ainsi que les défis inhérents à leur développement.

Quels sont les modèles utilisés dans un RAG ?

Un modèle RAG repose sur une combinaison de modèles pour effectuer la recherche et générer du texte. Les modèles les plus couramment utilisés sont :

• Les modèles de langage : Ils sont utilisés pour générer du texte et peuvent être basés sur des réseaux neuronaux ou des modèles de Markov (1)
• Les modèles de recherche : Ces modèles permettent de récupérer des informations pertinentes à partir d’une base de connaissances. Ils s’appuient généralement sur des algorithmes de recherche, comme la recherche par similarité ou la recherche par pertinence.
• Les modèles de sélection : Ces modèles sélectionnent les informations les plus pertinentes pour la tâche à accomplir, en utilisant des algorithmes de sélection tels que la sélection par pertinence ou par précision.

(1) Exemple de modèle de Markov

Comment fonctionnent les modèles dans un RAG ?

Les différents modèles au sein d’un RAG travaillent de manière coordonnée pour effectuer la recherche et générer du texte. Voici un aperçu du processus :

1. Recherche : Le modèle de recherche extrait les informations pertinentes d’une base de connaissances.
2. Sélection : Le modèle de sélection choisit les informations les plus adaptées à la tâche à accomplir.
3. Génération : Le modèle de langage génère du texte à partir des informations sélectionnées.

Avantages des modèles dans un RAG

Les modèles intégrés dans un RAG présentent plusieurs avantages par rapport aux approches traditionnelles de génération de texte :

• Pertinence : Les modèles de recherche et de sélection permettent de récupérer et de choisir des informations adaptées à la tâche spécifique.
• Précision : Les modèles de langage permettent de générer un texte précis et cohérent.
• Flexibilité : Les modèles d’un RAG peuvent être appliqués à divers usages, comme répondre à des questions, générer des résumés ou créer des dialogues.

Défis

Bien que les modèles RAG soient prometteurs, leur développement pose plusieurs défis :

• Qualité de la base de connaissances (indexation) : La performance des modèles RAG dépend en grande partie de la qualité de la base de connaissances utilisée.
• Complexité des modèles : Ces modèles sont complexes et nécessitent une quantité importante de données et de ressources pour fonctionner de manière optimale.
• Évaluation des performances : Il est difficile d’évaluer la performance des modèles RAG, car il n’existe pas de métriques standardisées pour mesurer la qualité des textes générés.

Conclusion

Les modèles utilisés dans un RAG représentent des outils puissants pour la génération de texte. Ils permettent d’extraire et de sélectionner des informations pertinentes, puis de générer un texte précis et cohérent. Cependant, plusieurs défis demeurent, notamment la qualité de la base de connaissances, la complexité des modèles et l’évaluation des performances. Les recherches futures devront se concentrer sur l’amélioration de ces aspects afin de rendre les modèles d’IA générative encore plus performants et utiles dans une variété d’applications.