Qu’est-ce que l’API RAG et comment fonctionne-t-elle ?

La capacité à récupérer et à traiter efficacement les données a changé la donne dans l’ère technologique actuelle. Voyons comment l’API RAG redéfinit le traitement des données. Cette approche innovante combine les prouesses des grands modèles de langage (LLM) avec des techniques basées sur la recherche pour révolutionner la recherche de données.

Que sont les grands modèles linguistiques (LLM) ?

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des systèmes d’intelligence artificielle avancés qui servent de base à la génération améliorée par la recherche (RAG). Les LLM, comme le GPT (Generative Pre-trained Transformer), sont des modèles d’IA très sophistiqués, basés sur le langage. Ils ont été formés sur de vastes ensembles de données et peuvent comprendre et générer des textes de type humain, ce qui les rend indispensables pour diverses applications.

Dans le contexte de l’API RAG, ces LLM jouent un rôle central dans l’amélioration de la recherche, du traitement et de la génération de données, ce qui en fait un outil polyvalent et puissant pour optimiser les interactions entre les données.

Simplifions le concept d’API RAG.

Qu’est-ce que le RAG ?

RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, est un cadre conçu pour optimiser l’IA générative. Son principal objectif est de garantir que les réponses générées par l’IA sont non seulement à jour et pertinentes par rapport à la demande d’entrée, mais aussi exactes. Ce souci d’exactitude est un aspect essentiel de la fonctionnalité de RAG API. Il s’agit d’un moyen novateur de traiter les données à l’aide de programmes informatiques super intelligents appelés grands modèles de langage (LLM), comme GPT.

Ces LLM sont comme des magiciens numériques capables de prédire les mots qui suivent dans une phrase en comprenant les mots qui les précèdent. Ils ont appris à partir de tonnes de textes, ce qui leur permet d’écrire d’une manière qui semble très humaine. Avec RAG, vous pouvez utiliser ces assistants numériques pour vous aider à trouver et à travailler avec des données de manière personnalisée. C’est comme si un ami très intelligent, qui connaît parfaitement les données, vous aidait !

Essentiellement, RAG injecte des données extraites à l’aide d’une recherche sémantique dans la requête adressée au LLM pour référence. Nous approfondirons ces terminologies dans la suite de l’article.

Pour en savoir plus sur les RAG, consultez cet article détaillé de Cohere.

RAG ou mise au point : Quelle est la différence ?

Aspect	API RAG	Mise au point
Approche	Complète les LLM existants avec le contexte de votre base de données	Spécialisation du LLM pour des tâches spécifiques
Ressources informatiques	Nécessite moins de ressources informatiques	Demande d’importantes ressources informatiques
Exigences en matière de données	Convient aux petits ensembles de données	Nécessite de grandes quantités de données
Spécificité du modèle	Modèle agnostique ; possibilité de changer de modèle en fonction des besoins	Spécifique au modèle ; il est généralement assez fastidieux de changer de LLM.
Adaptabilité du domaine	Indépendant du domaine, polyvalent pour diverses applications	Il peut être nécessaire de l’adapter à différents domaines
Réduction des hallucinations	Réduit efficacement les hallucinations	Risque d’hallucinations plus nombreuses en l’absence d’un réglage minutieux.
Cas d’utilisation courants	Idéal pour les systèmes de questions-réponses (QA), diverses applications	Tâches spécialisées telles que l’analyse de documents médicaux, etc.

Le rôle de la base de données vectorielle

La base de données vectorielle joue un rôle essentiel dans la génération assistée par récupération (RAG) et les grands modèles linguistiques (LLM). Ils constituent l’épine dorsale de l’amélioration de la recherche de données, de l’augmentation du contexte et des performances globales de ces systèmes. Voici une exploration du rôle clé des bases de données vectorielles :

Surmonter les limites des bases de données structurées

Les bases de données structurées traditionnelles sont souvent insuffisantes lorsqu’elles sont utilisées dans le cadre de l’API RAG en raison de leur nature rigide et prédéfinie. Ils ont du mal à gérer les exigences flexibles et dynamiques liées à l’apport d’informations contextuelles aux gestionnaires de l’apprentissage tout au long de la vie. Les bases de données vectorielles permettent de remédier à cette limitation.

Stockage efficace des données sous forme vectorielle

Les bases de données vectorielles permettent de stocker et de gérer des données à l’aide de vecteurs numériques. Ce format permet une représentation polyvalente et multidimensionnelle des données. Ces vecteurs peuvent être traités efficacement, ce qui facilite la recherche avancée de données.

Pertinence et performance des données

Les systèmes RAG peuvent accéder rapidement à des informations contextuelles pertinentes et les récupérer en exploitant des bases de données vectorielles. Cette récupération efficace est cruciale pour améliorer la vitesse et la précision des réponses générées par les mécanismes d’apprentissage tout au long de la vie.

Regroupement et analyse multidimensionnelle

Les vecteurs permettent de regrouper et d’analyser des points de données dans un espace multidimensionnel. Cette fonction est inestimable pour le RAG, car elle permet de regrouper les données contextuelles, de les mettre en relation et de les présenter de manière cohérente aux gestionnaires de l’apprentissage à long terme. Cela permet une meilleure compréhension et la génération de réponses adaptées au contexte.

Qu’est-ce que la recherche sémantique ?

La recherche sémantique est la pierre angulaire de l’API RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des grands modèles linguistiques (LLM). On ne saurait trop insister sur son importance, car il a révolutionné la manière dont on accède à l’information et dont on la comprend.

Au-delà des bases de données traditionnelles

La recherche sémantique dépasse les limites des bases de données structurées qui ont souvent du mal à gérer les exigences de données dynamiques et flexibles. Au lieu de cela, il exploite les bases de données vectorielles, ce qui permet une gestion des données plus polyvalente et adaptable, cruciale pour le succès des RAG et des LLM.

Analyse multidimensionnelle

L’un des principaux atouts de la recherche sémantique est sa capacité à comprendre les données sous forme de vecteurs numériques. Cette analyse multidimensionnelle améliore la compréhension des relations entre les données en fonction du contexte, ce qui permet de générer un contenu plus cohérent et mieux adapté au contexte.

Récupération efficace des données

L’efficacité est essentielle dans la récupération des données, en particulier pour la génération de réponses en temps réel dans les systèmes API RAG. La recherche sémantique optimise l’accès aux données, ce qui améliore considérablement la vitesse et la précision de la génération de réponses à l’aide de LLM. Il s’agit d’une solution polyvalente qui peut être adaptée à diverses applications, de l’analyse médicale aux requêtes complexes, tout en réduisant les inexactitudes dans le contenu généré par l’IA.

Qu’est-ce que l’API RAG ?

Considérez l’API RAG comme un service RAG. Il rassemble tous les éléments fondamentaux d’un système RAG en un seul paquet, ce qui facilite l’utilisation d’un système RAG au sein de votre organisation. RAG API vous permet de vous concentrer sur les principaux éléments d’un système RAG et de laisser l’API s’occuper du reste.

Quels sont les trois éléments des requêtes API RAG ?

Lorsque nous nous plongeons dans les subtilités de la génération assistée par récupération (RAG), nous constatons qu’une requête RAG peut être disséquée en trois éléments cruciaux : Le contexte, le rôle et la requête de l’utilisateur. Ces composants sont les éléments constitutifs du système RAG, chacun jouant un rôle essentiel dans le processus de génération de contenu.

Le contexte Le contexte constitue la base d’une requête API RAG, servant de référentiel de connaissances où résident les informations essentielles. L’exploitation de la recherche sémantique sur les données de la base de connaissances existante permet d’obtenir un contexte dynamique correspondant à la requête de l’utilisateur.

Le rôle Rôle définit l’objectif du système RAG et l’oriente vers l’exécution de tâches spécifiques. Il guide le modèle dans la génération de contenu adapté aux besoins, en offrant des explications, en répondant à des questions ou en résumant des informations.

La requête de l’utilisateur Requête de l’utilisateur est l’entrée de l’utilisateur, signalant le début du processus RAG. Il représente l’interaction de l’utilisateur avec le système et communique ses besoins d’information.

Le processus de recherche de données au sein de RAG API est rendu efficace par la recherche sémantique. Cette approche permet une analyse multidimensionnelle des données, améliorant ainsi notre compréhension des relations entre les données en fonction du contexte. En bref, comprendre l’anatomie des requêtes RAG et de la recherche de données via la recherche sémantique nous permet de libérer le potentiel de cette technologie, en facilitant l’accès efficace aux connaissances et la génération de contenu tenant compte du contexte.

Comment améliorer la pertinence des messages ?

L’ingénierie des prompts est essentielle pour orienter les grands modèles linguistiques (LLM) au sein de RAG afin de générer des réponses contextuellement pertinentes dans un domaine spécifique.

Bien que la capacité de la génération améliorée par récupération (RAG) à exploiter le contexte soit formidable, fournir le contexte seul n’est pas toujours suffisant pour garantir des réponses de haute qualité. C’est là qu’intervient le concept des messages-guides.

Une invite bien rédigée sert de feuille de route au LLM et l’oriente vers la réponse souhaitée. Il comprend généralement les éléments suivants :

Déverrouiller la pertinence contextuelle

La génération augmentée par récupération (RAG) est un outil puissant qui permet de tirer parti du contexte. Toutefois, le simple contexte peut ne pas suffire à garantir des réponses de qualité. C’est là que les messages-guides jouent un rôle crucial dans l’orientation des grands modèles linguistiques (LLM) au sein de RAG, afin de générer des réponses qui correspondent à des domaines spécifiques.

Feuille de route pour créer un rôle de robot pour votre cas d’utilisation

Une invite bien structurée agit comme une feuille de route, orientant les MFR vers les réponses souhaitées. Il se compose généralement de plusieurs éléments :

Identité du robot

En mentionnant le nom du robot, vous établissez son identité dans l’interaction, ce qui rend la conversation plus personnelle.

Définition des tâches

La définition claire de la tâche ou de la fonction que le MLD doit accomplir garantit qu’il répond aux besoins de l’utilisateur, qu’il s’agisse de fournir des informations, de répondre à des questions ou d’effectuer toute autre tâche spécifique.

Spécification de la tonalité

La spécification du ton ou du style de réponse souhaité crée l’ambiance adéquate pour l’interaction, qu’elle soit formelle, amicale ou informative.

Instructions diverses

Cette catégorie peut englober toute une série de directives, notamment l’ajout de liens et d’images, l’envoi de messages d’accueil ou la collecte de données spécifiques.

Créer une pertinence contextuelle

La formulation réfléchie des questions est une approche stratégique qui permet de garantir que la synergie entre les RAG et les LLM débouche sur des réponses qui tiennent compte du contexte et qui sont très pertinentes par rapport aux exigences de l’utilisateur, ce qui améliore l’expérience globale de l’utilisateur.

Pourquoi choisir l’API RAG de Cody ?

Maintenant que nous avons élucidé l’importance de RAG et de ses principaux éléments, présentons Cody, le partenaire idéal pour faire de RAG une réalité. Cody propose une API RAG complète qui combine tous les éléments essentiels requis pour une récupération et un traitement efficaces des données, ce qui en fait le meilleur choix pour votre parcours RAG.

Agnostique au modèle

Vous n’avez pas à vous soucier de changer de modèle pour rester au fait des dernières tendances en matière d’IA. Grâce à l’API RAG de Cody, vous pouvez facilement passer d’un modèle linguistique à l’autre à la volée, sans frais supplémentaires.

Une polyvalence inégalée

L’API RAG de Cody fait preuve d’une remarquable polyvalence, en gérant efficacement divers formats de fichiers et en reconnaissant les hiérarchies textuelles pour une organisation optimale des données.

Algorithme de regroupement personnalisé

Sa particularité réside dans ses algorithmes de découpage avancés, qui permettent une segmentation complète des données, y compris des métadonnées, garantissant ainsi une gestion supérieure des données.

Une vitesse incomparable

Il garantit une recherche de données ultrarapide à grande échelle avec un temps d’interrogation linéaire, quel que soit le nombre d’index. Il garantit des résultats rapides pour vos besoins en données.

Une intégration et une assistance sans faille

Cody offre une intégration transparente avec les plates-formes les plus courantes et une assistance complète, ce qui améliore votre expérience de RAG et consolide sa position en tant que premier choix pour la récupération et le traitement efficaces des données. Il garantit une interface utilisateur intuitive qui ne nécessite aucune expertise technique, ce qui le rend accessible et convivial pour les personnes de tous niveaux de compétence, rationalisant ainsi davantage l’expérience de recherche et de traitement des données.

Fonctionnalités de l’API RAG qui améliorent les interactions avec les données

Dans notre exploration de la génération assistée par récupération (RAG), nous avons découvert une solution polyvalente qui intègre les grands modèles de langage (LLM) à la recherche sémantique, aux bases de données vectorielles et aux messages-guides afin d’améliorer la récupération et le traitement des données.

Le RAG, qui ne dépend pas d’un modèle ni d’un domaine, est très prometteur pour diverses applications. L’API RAG de Cody permet de tenir cette promesse en offrant des fonctionnalités telles que la gestion flexible des fichiers, le regroupement avancé, la récupération rapide des données et les intégrations transparentes. Cette combinaison est sur le point de révolutionner l’engagement des données.

Êtes-vous prêt à vous engager dans cette transformation des données ? Redéfinissez vos interactions avec les données et entrez dans une nouvelle ère du traitement des données grâce à Cody AI.

FAQ

1. Quelle est la différence entre les RAG et les grands modèles linguistiques (LLM) ?

L’API RAG (Retrieval-Augmented Generation API) et les LLM (Large Language Models) fonctionnent en tandem.

RAG API est une interface de programmation d’applications qui combine deux éléments essentiels : un mécanisme de recherche et un modèle linguistique génératif (LLM). Son objectif principal est d’améliorer la recherche de données et la génération de contenu, en mettant l’accent sur les réponses contextuelles. L’API RAG est souvent appliquée à des tâches spécifiques, telles que la réponse à des questions, la génération de contenu et le résumé de texte. Il est conçu pour apporter des réponses contextuelles pertinentes aux requêtes des utilisateurs.

Les LLM (Large Language Models), quant à eux, constituent une catégorie plus large de modèles linguistiques tels que le GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ces modèles sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données, ce qui leur permet de générer des textes de type humain pour diverses tâches de traitement du langage naturel. Bien qu’ils puissent gérer la recherche et la génération, leur polyvalence s’étend à diverses applications, notamment la traduction, l’analyse des sentiments, la classification des textes et bien d’autres encore.

Par essence, RAG API est un outil spécialisé qui combine la recherche et la génération de réponses adaptées au contexte dans des applications spécifiques. Les LLM, en revanche, sont des modèles linguistiques fondamentaux qui servent de base à diverses tâches de traitement du langage naturel, offrant un éventail plus large d’applications potentielles au-delà de la simple recherche et de la génération.

2. RAG et LLM – Qu’est-ce qui est mieux et pourquoi ?

Le choix entre RAG API et LLM dépend de vos besoins spécifiques et de la nature de la tâche que vous souhaitez accomplir. Voici un aperçu des éléments à prendre en compte pour vous aider à déterminer ce qui convient le mieux à votre situation :

Choisir RAG API Si :

Vous avez besoin de réponses adaptées au contexte

RAG API excelle à fournir des réponses contextuelles pertinentes. Si votre tâche consiste à répondre à des questions, à résumer du contenu ou à générer des réponses spécifiques au contexte, l’API RAG est un choix approprié.

Vous avez des cas d’utilisation spécifiques

Si votre application ou votre service a des cas d’utilisation bien définis qui nécessitent un contenu contextuel, l’API RAG peut être mieux adaptée. Il est conçu pour les applications où le contexte joue un rôle crucial.

Vous avez besoin d’un contrôle précis

L’API RAG permet un réglage fin et une personnalisation, ce qui peut être avantageux si vous avez des exigences ou des contraintes spécifiques pour votre projet.

Choisissez les LLM si :

Vous avez besoin de polyvalence

Les LLM, comme les modèles GPT, sont très polyvalents et peuvent traiter un large éventail de tâches de traitement du langage naturel. Si vos besoins concernent plusieurs applications, les LLM offrent une certaine flexibilité.

Vous souhaitez élaborer des solutions personnalisées

Vous pouvez créer des solutions de traitement du langage naturel personnalisées et les adapter à votre cas d’utilisation spécifique ou les intégrer à vos flux de travail existants.

Vous avez besoin d’une compréhension linguistique pré-entraînée

Les LLM sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données, ce qui signifie qu’ils ont une bonne compréhension de la langue dès le départ. Si vous devez travailler avec de grands volumes de données textuelles non structurées, les LLM peuvent être un atout précieux.

3. Pourquoi les LLM, comme les modèles GPT, sont-ils si populaires dans le traitement du langage naturel ?

Les LLM ont fait l’objet d’une grande attention en raison de leurs performances exceptionnelles dans diverses tâches linguistiques. Les LLM sont formés sur de grands ensembles de données. Par conséquent, ils peuvent comprendre et produire des textes cohérents, adaptés au contexte et grammaticalement corrects en comprenant les nuances de n’importe quelle langue. En outre, l’accessibilité des LLM pré-entraînés a rendu la compréhension et la génération de langage naturel par l’IA accessible à un public plus large.

4. Quelles sont les applications typiques des LLM ?

Les LLM trouvent des applications dans un large éventail de tâches linguistiques, notamment :

Compréhension du langage naturel

Les LLM excellent dans des tâches telles que l’analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la réponse aux questions. Leurs solides capacités de compréhension du langage les rendent très utiles pour extraire des informations à partir de données textuelles.

Génération de texte

Ils peuvent générer des textes semblables à ceux des humains pour des applications telles que les chatbots et la génération de contenu, en fournissant des réponses cohérentes et pertinentes en fonction du contexte.

Traduction automatique

Ils ont considérablement amélioré la qualité de la traduction automatique. Ils peuvent traduire des textes d’une langue à l’autre avec une précision et une aisance remarquables.

Résumé du contenu

Ils sont capables de produire des résumés concis de longs documents ou de transcriptions, offrant ainsi un moyen efficace de distiller des informations essentielles à partir d’un contenu étendu.

5. Comment les LLM peuvent-ils être tenus au courant des nouvelles données et de l’évolution des tâches ?

Il est essentiel de veiller à ce que les programmes d’éducation et de formation tout au long de la vie restent d’actualité et efficaces. Plusieurs stratégies sont employées pour les tenir au courant des nouvelles données et de l’évolution des tâches :

Augmentation des données

L’augmentation continue des données est essentielle pour éviter la dégradation des performances due à des informations obsolètes. L’ajout de nouvelles informations pertinentes à la base de données permet au modèle de conserver sa précision et sa pertinence.

Recyclage

Le réentraînement périodique des LLM à l’aide de nouvelles données est une pratique courante. En affinant le modèle sur la base de données récentes, on s’assure qu’il s’adapte à l’évolution des tendances et qu’il reste à jour.

Apprentissage actif

La mise en œuvre de techniques d’apprentissage actif est une autre approche. Il s’agit d’identifier les cas où le modèle est incertain ou susceptible de commettre des erreurs et de collecter des annotations pour ces cas. Ces annotations permettent d’affiner les performances du modèle et de maintenir sa précision.