L'IA générative et les grands modèles de langage (LLM) s'imposent comme l'une des technologies professionnelles les plus bénéfiques et les plus transformatrices de notre époque. Capables de démultiplier la découverte des connaissances et la productivité, ils deviendront de plus en plus essentiels à mesure que nous cherchons à suivre le rythme de la concurrence.
Cependant, si vous avez déjà expérimenté les grands modèles de langage, vous savez qu'ils ne sont pas parfaits. Si bon nombre des résultats qu'ils fournissent sont impressionnants par nature, ils présentent parfois avec assurance des informations erronées comme des faits – sous forme d'hallucinations. À mesure que de plus en plus d'utilisateurs tentent d'intégrer les LLM et l'IA générative au sein de l'entreprise, ce problème ne fait que s'aggraver à grande échelle.
De nombreuses solutions, en particulier les plus généralistes, peinent à satisfaire une exigence fondamentale de réussite : la récupération des connaissances. Les modèles ne comprennent pas automatiquement quels éléments du savoir d'entreprise sont les plus pertinents pour chaque utilisateur et chaque requête. L'ajustement fin (fine-tuning) est lui aussi imparfait, souvent prohibitif en termes de coûts et source d'erreurs inévitables lorsqu'il s'agit de restituer des faits.
Lutter contre les inexactitudes et les incohérences avec le RAG
C'est là qu'intervient le Retrieval Augmented Generation (RAG) en tant que framework pour l'IA générative : en séparant la récupération des connaissances du processus de génération grâce à un système de découverte externe comme la recherche d'entreprise, les LLM et les réponses qu'ils fournissent peuvent s'appuyer sur un savoir d'entreprise réel et externe, qui peut être facilement mis en avant, tracé et référencé. Ainsi, les modèles disposent toujours des bonnes informations, tout en offrant aux utilisateurs l'assurance que les réponses reçues ne sont pas de simples hallucinations.
Une fois une requête reçue, le processus RAG débute par la phase de récupération, au cours de laquelle une solution de récupération des connaissances recherche et met en avant les informations les plus pertinentes par rapport à la question posée. C'est là que les moteurs de gestion et de récupération des connaissances excellent : s'agissant du savoir interne, des facteurs comme la pertinence, la fraîcheur et les autorisations font également du RAG une solution idéale, car un bon moteur de récupération des connaissances devrait être capable d'indexer les informations de manière exhaustive en tenant compte de ces éléments.
Une fois les bonnes informations mises en avant, le modèle peut alors générer une réponse – ce en quoi il excelle. Désormais armés d'un savoir pertinent, récent et référençable, les modèles peuvent produire des réponses éclairées aux requêtes, ancrées dans des informations d'entreprise réelles, à chaque fois.
Une solution de premier plan
Au-delà du fait que le RAG offre simplement des résultats plus robustes et plus fiables, il n'est tout bonnement pas réaliste de réentraîner continuellement un modèle à chaque fois qu'une nouvelle information est ajoutée à une base de données. L'ajustement fin (fine-tuning) peut d'abord sembler une solution idéale, mais il est tout simplement incapable d'offrir aux modèles la compréhension approfondie des informations d'entreprise nécessaire pour fournir les meilleures réponses possibles dans des environnements de travail complexes et en évolution rapide.
Par exemple, ajuster un modèle pour répondre à des questions nuancées propres à un environnement de travail spécifique nécessitera des milliers d'exemples pour qu'il fournisse une réponse satisfaisante – et même alors, rien ne garantit qu'il ne fournira pas une réponse entièrement hallucinée issue de données d'entraînement génériques. Sans référençabilité non plus, les utilisateurs n'auront aucun moyen de vérifier et de distinguer le vrai du faux.
Le RAG est la solution leader du secteur pour travailler avec des LLM dans un environnement d'entreprise. Utiliser un système robuste de récupération des connaissances en tandem avec un LLM est le moyen le plus efficace et le plus rentable de garantir que les résultats sont toujours pertinents, récents et conformes aux autorisations. Vous souhaitez en savoir encore plus sur ce que le RAG peut faire ? Consultez notre ressource complémentaire sur le RAG ici !
Si vous souhaitez vous lancer avec une solution d'IA générative prête pour l'entreprise, dotée de capacités de recherche et de récupération des connaissances de premier plan pour alimenter le Retrieval Augmented Generation au sein de l'entreprise, inscrivez-vous dès aujourd'hui à une démo Glean !
