LibSearch | Empowering Intranet using Generative AI and Retrieval Augmented Generation (en anglais)

Améliorer la recherche sur les intranets grâce à la génération assistée par récupération (RAG)

• Rentabilité: Le recyclage d'un modèle nécessite souvent d'importantes ressources humaines et matérielles. Cependant, RAG présente une alternative efficace en incorporant la connaissance du domaine dans le modèle linguistique, éliminant ainsi le besoin de recyclage.
• Renforcer la confiance: Les RAG permettent au modèle linguistique de fournir des informations exactes et complètes avec l'attribution de la source. Cette fonction permet aux résultats d'inclure des références aux documents sources, ce qui permet aux utilisateurs de vérifier les informations de manière indépendante ou de demander des éclaircissements supplémentaires si nécessaire.
• Accès à des informations actualisées: Le RAG a la capacité de se connecter à diverses sources d'information, y compris le web ouvert, les flux de médias sociaux en direct ou les sources de données régulièrement mises à jour, garantissant ainsi la fourniture des informations les plus récentes.
• Contrôle et confidentialité: RAG donne aux développeurs un contrôle important sur les informations fournies au modèle de langage. Ils peuvent restreindre l'accès aux informations sensibles en fonction de différents niveaux d'autorisation, garantissant ainsi la production de réponses appropriées tout en préservant la confidentialité et la sécurité des données.

Comment cela fonctionne-t-il ?

Les modèles d'IA générative classiques excellent dans l'élaboration de réponses textuelles dérivées de modèles de langage étendus (LLM). Ces LLM sont formés à l'aide d'une vaste gamme de points de données, mais les informations utilisées pour produire ces réponses sont limitées aux données de formation, qui consistent généralement en un LLM générique. Les données du LLM peuvent être dépassées de plusieurs semaines, mois, voire années. En outre, elles peuvent ne pas contenir de détails spécifiques sur les produits ou services d'une entreprise lorsqu'elles sont utilisées dans un chatbot d'IA d'entreprise. Cette limitation peut miner la confiance des clients ou des employés dans la technologie, ce qui rend difficile sa mise en œuvre directe au sein de l'organisation.

RAG permet de contourner les limites des LLM fondamentaux en faisant référence à une base de connaissances faisant autorité en dehors de ses sources de données d'apprentissage avant de générer une réponse, ce qui permet d'optimiser le résultat. Comment cela fonctionne-t-il réellement ? 

RAG alimente le LLM avec des informations précises et actualisées sans modifier l'architecture de base du modèle. Cette infusion de données ciblées garantit que les informations sont très pertinentes pour une organisation ou un secteur spécifique et que les réponses de l'IA sont fondées sur les dernières connaissances disponibles. Par conséquent, le modèle peut fournir des réponses qui sont non seulement exactes sur le plan contextuel, mais aussi fondées sur les connaissances les plus récentes.

Créer une bibliothèque de connaissances en tant que magasin vectoriel
L'intranet d'une organisation contient un large éventail d'informations, notamment des données structurées dans des bases de données, des documents non structurés tels que des PDF, des billets de blog, des articles d'actualité et des transcriptions d'interactions antérieures avec le service clientèle. Cette vaste collection de données en constante évolution est convertie dans un format standardisé et compilée dans un référentiel centralisé connu sous le nom de bibliothèque de connaissances.

Pour faciliter la compréhension et l'utilisation de ces données par l'IA, le contenu de la bibliothèque de connaissances est transformé sous forme numérique par l'application d'un algorithme sophistiqué connu sous le nom de modèle de langage intégré. Ces représentations numériques, ou embeddings, sont ensuite stockées dans une base de données vectorielle conçue pour être facilement accessible à l'IA générative, ce qui lui permet de puiser dans une mine d'informations.

Recherche d'informations

La requête de l'utilisateur est convertie dans le même type de vecteur et utilisée pour la recherche de pertinence. Si un employé recherche "Qu'est-ce qu'un cadre de génération augmentée de recherche", le système retrouvera cet article spécifique ainsi que d'autres documentations techniques. Tous ces documents seront renvoyés parce qu'ils sont très pertinents par rapport à la question initiale de l'utilisateur.

Renforcer la demande de LLM

Le modèle RAG utilise la technique de l'ingénierie de l'invite pour intégrer la question de l'utilisateur et le document extrait pertinent en une seule invite. Cette invite fusionnée est ensuite transmise au grand modèle linguistique (LLM). Ce faisant, l'invite améliorée permet au grand modèle de langage de générer des réponses précises aux questions de l'utilisateur.

‍

Comment fifty-five peut-il répondre à vos besoins en matière de récupération et de génération améliorée ?

‍

‍

En tant que société de conseil de premier plan, fifty-five propose une gamme complète de services visant à vous aider à maximiser le potentiel des services d'IA générative. Ces services comprennent :

• Définir l'infrastructure technique en fonction de vos besoins
• Vous aider à transformer les données de votre intranet en un magasin vectoriel fonctionnel,
• Déterminer le modèle qui correspond le mieux à vos besoins en termes de confidentialité et d'efficacité,
• Concevoir une interface utilisateur ou l'intégrer de manière transparente à vos interfaces existantes,
• Recueillir les réactions des utilisateurs et suivre l'évolution de l'utilisation au fil du temps.

Nous nous engageons à soutenir les organisations désireuses de développer leurs propres solutions d'IA générative sur mesure. Nous nous engageons à accélérer votre processus de mise en œuvre de l'IA générative, vous permettant ainsi de récolter plus rapidement les bénéfices de cette technologie avancée.