L’IA générative et les grands modèles de langage (LLMs) s’imposent comme l’une des technologies les plus utiles et les plus transformatrices du monde du travail de notre époque. Capables de décupler la découverte de connaissances et la productivité, ils ne feront que gagner en importance à mesure que nous tenterons de suivre le rythme de la concurrence. ;
Si vous avez déjà expérimenté avec les grands modèles de langage, vous savez toutefois qu’ils ne sont pas parfaits. Si nombre des résultats qu’ils fournissent sont impressionnants, il leur arrive parfois d’affirmer avec assurance des informations incorrectes comme si elles étaient vraies — ce qu’on appelle des hallucinations. Alors que de plus en plus d’utilisateurs cherchent à intégrer les LLMs et l’IA générative au travail, c’est un problème qui devient encore plus critique à grande échelle. ; ; ;
De nombreuses solutions, en particulier les plus généralistes, butent sur un prérequis fondamental de réussite : la recherche de connaissances. Les modèles ne comprennent pas automatiquement quelles pièces de connaissance d’entreprise sont les plus pertinentes pour chaque utilisateur et chaque requête. Le fine-tuning n’est pas non plus une solution parfaite : il est souvent prohibitivement coûteux et conduit inévitablement à des erreurs lorsqu’il s’agit de restituer des faits avec exactitude. ;
S’attaquer à l’inexactitude et à l’incohérence avec le RAG
C’est là que la retrieval augmented generation (RAG), en tant que cadre pour l’IA générative, entre en jeu : en séparant la recherche de connaissances du processus de génération grâce à un système de découverte externe comme la recherche d’entreprise, les LLMs et les réponses qu’ils produisent peuvent s’appuyer sur de véritables connaissances d’entreprise externes, faciles à faire remonter, à tracer et à citer. Les modèles disposent ainsi toujours des bonnes informations, tout en donnant aux utilisateurs l’assurance que les réponses reçues ne sont pas de simples hallucinations.
Une fois une requête reçue, le processus RAG démarre par la phase de récupération, au cours de laquelle une solution de recherche de connaissances cherche et met en avant les informations les plus pertinentes pour la question posée. C’est là que les moteurs de gestion et de recherche de connaissances excellent : pour la connaissance interne, des facteurs comme la pertinence, la récence et les autorisations font également du RAG une solution idéale, puisqu’un bon moteur de recherche de connaissances doit déjà être capable d’indexer l’information de manière exhaustive en tenant compte de ces éléments. ;
Une fois les bonnes informations mises en avant, le modèle peut alors générer une réponse — et c’est là qu’il excelle. Désormais doté de connaissances pertinentes, récentes et référencées, le modèle peut produire, à chaque fois, des réponses éclairées à des requêtes, ancrées dans des informations réelles de l’entreprise. ;
Une solution best-in-class
Au-delà du fait que le RAG fournit des résultats plus robustes et plus fiables, il n’est tout simplement pas réaliste de réentraîner en continu un modèle chaque fois qu’une nouvelle information est ajoutée à une base de données. Le fine-tuning peut sembler, au départ, être une solution idéale, mais il est tout simplement incapable d’apporter la compréhension approfondie des modèles d’information d’entreprise nécessaire pour fournir les meilleures réponses possibles dans des environnements de travail complexes et en constante évolution. ;
Par exemple, le fine-tuning d’un modèle pour répondre à des questions nuancées propres à un environnement de travail spécifique exigera des milliers d’exemples afin d’obtenir une résolution satisfaisante — et même dans ce cas, rien ne garantit qu’il ne fournira pas une réponse entièrement hallucinée, issue de données d’entraînement génériques. Sans possibilité de référence, les utilisateurs n’auront par ailleurs aucun moyen de vérifier et de faire la différence entre le vrai et le faux. ;
Le RAG est la solution de référence du secteur pour travailler avec les LLMs en environnement d’entreprise. S’appuyer sur un système robuste de recherche de connaissances en tandem avec un LLM est la manière la plus efficace et la plus économique de garantir des résultats toujours pertinents, récents et conformes aux autorisations. Vous souhaitez en apprendre encore plus sur ce que le RAG peut apporter ? Consultez notre ressource complémentaire sur le RAG ici ! ;
Si vous souhaitez vous lancer avec une solution d’IA générative prête pour l’entreprise, équipée de capacités best-in-class de recherche en milieu de travail et de recherche de connaissances pour alimenter la retrieval augmented general pour l’entreprise, inscrivez-vous dès aujourd’hui pour une démo Glean ! ;
