C’est là qu’intervient la génération améliorée par récupération (RAG).

Il s’agit d’un outil super intelligent qui aide les nuages privés à trouver les bonnes informations et à en tirer des éléments utiles.

Ce blog traite de la façon dont RAG opère sa magie dans les nuages privés, en utilisant des outils simples et des astuces astucieuses pour rendre les choses plus fluides et meilleures.

Plongez dans l’aventure.

Comprendre le RAG : qu’est-ce que c’est ?

La génération améliorée pour la recherche (RAG) est une technologie de pointe utilisée dans les systèmes de traitement du langage naturel (NLP) et de recherche d’informations.

Il combine deux processus fondamentaux : la recherche et la génération.

1. Récupération: Dans le cadre du RAG, le processus de recherche implique la récupération de données pertinentes à partir de diverses sources externes telles que des référentiels de documents, des bases de données ou des API. Ces données externes peuvent être diverses et englober des informations provenant de sources et de formats différents.

2. Génération: Une fois les données pertinentes récupérées, le processus de génération consiste à créer ou à générer un nouveau contenu, des idées ou des réponses sur la base des informations récupérées. Ce contenu généré complète les données existantes et aide à prendre des décisions ou à fournir des réponses précises.

Comment fonctionne le RAG ?

Comprenons maintenant comment fonctionne le RAG.

Préparation des données

L’étape initiale consiste à convertir les documents stockés dans une collection et les requêtes de l’utilisateur dans un format comparable. Cette étape est cruciale pour effectuer des recherches de similarité.

Représentation numérique (Embeddings)

Afin de rendre les documents et les requêtes des utilisateurs comparables pour les recherches de similarité, ils sont convertis en représentations numériques appelées “embeddings”.

Ces enchâssements sont créés à l’aide de modèles linguistiques d’enchâssement sophistiqués et servent essentiellement de vecteurs numériques représentant les concepts contenus dans le texte.

Base de données vectorielle

Les enchâssements de documents, qui sont des représentations numériques du texte, peuvent être stockés dans des bases de données vectorielles telles que Chroma ou Weaviate. Ces bases de données permettent de stocker et d’extraire de manière efficace les données d’intégration pour les recherches de similarité.

Recherche de similitude

Sur la base de l’intégration générée à partir de la requête de l’utilisateur, une recherche de similarité est effectuée dans l’espace d’intégration. Cette recherche vise à identifier des textes ou des documents similaires dans la collection sur la base de la similarité numérique de leurs encastrements.

Ajout de contexte

Après avoir identifié un texte similaire, le contenu récupéré (invite + texte saisi) est ajouté au contexte. Ce contexte augmenté, comprenant à la fois l’invite originale et les données externes pertinentes, est ensuite introduit dans un modèle linguistique (LLM).

Sortie du modèle

Le modèle linguistique traite le contexte avec des données externes pertinentes, ce qui lui permet de générer des résultats ou des réponses plus précis et plus adaptés au contexte.

En savoir plus : Qu’est-ce que le RAG API Framework et comment fonctionne-t-il ?

5 étapes pour mettre en œuvre le RAG dans les environnements de cloud privé

Vous trouverez ci-dessous un guide complet sur la mise en œuvre de RAG dans les nuages privés :

1. Évaluation de l’état de préparation des infrastructures

Commencez par évaluer l’infrastructure de cloud privé existante. Évaluer le matériel, les logiciels et les capacités du réseau pour s’assurer de leur compatibilité avec la mise en œuvre des RAG. Identifier toute contrainte ou exigence potentielle pour une intégration transparente.

2. Collecte et préparation des données

Rassemblez des données pertinentes provenant de diverses sources au sein de votre environnement de cloud privé. Il peut s’agir de référentiels documentaires, de bases de données, d’API et d’autres sources de données internes.

Veiller à ce que les données collectées soient organisées, nettoyées et préparées en vue d’un traitement ultérieur. Les données doivent être présentées dans un format qui peut être facilement introduit dans le système RAG pour les processus d’extraction et de génération.

3. Sélection de modèles linguistiques d’intégration appropriés

Choisissez des modèles de langage d’intégration appropriés qui correspondent aux exigences et à l’échelle de votre environnement de cloud privé. Des modèles tels que BERT, GPT ou d’autres modèles linguistiques avancés peuvent être envisagés en fonction de leur compatibilité et de leurs performances.

4. Intégration des systèmes d’encastrement

Mettre en œuvre des systèmes ou des cadres capables de convertir des documents et des requêtes d’utilisateurs en représentations numériques (embeddings). Veiller à ce que ces enchâssements capturent avec précision le sens sémantique et le contexte des données textuelles.

Mettre en place des bases de données vectorielles (par exemple, Chroma, Weaviate) pour stocker et gérer efficacement ces encastrements, afin de permettre une récupération rapide et des recherches de similarité.

5. Essais et optimisation

Effectuer des tests rigoureux pour valider la fonctionnalité, la précision et l’efficacité du système RAG mis en œuvre dans l’environnement de cloud privé. Tester différents scénarios pour identifier les limites potentielles ou les domaines à améliorer.

Optimiser le système sur la base des résultats des tests et du retour d’information, en affinant les algorithmes, en réglant les paramètres ou en mettant à niveau les composants matériels/logiciels en fonction des besoins pour améliorer les performances.

6 Outils pour la mise en œuvre de RAG dans les nuages privés

Voici un aperçu des outils et des cadres essentiels à la mise en œuvre de la génération assistée par récupération (RAG) dans les environnements de cloud privé :

1. Intégration de modèles linguistiques

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : BERT est un puissant modèle linguistique pré-entraîné conçu pour comprendre le contexte des mots dans les requêtes de recherche. Il peut être affiné pour des tâches de recherche spécifiques dans des environnements de nuage privé.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer) : Les modèles GPT excellent dans la génération de textes de type humain sur la base d’invites données. Ils peuvent contribuer à générer des réponses ou du contenu dans les systèmes RAG.

2. Bases de données vectorielles

• Chroma: Chroma est un moteur de recherche vectoriel optimisé pour traiter des données de haute dimension comme les embeddings. Il permet de stocker et de récupérer efficacement les données intégrées, ce qui facilite les recherches rapides de similarités.
• Weaviate: Weaviate est un moteur de recherche vectoriel open-source adapté à la gestion et à l’interrogation de données vectorielles. Il offre flexibilité et évolutivité, ce qui est idéal pour les implémentations RAG traitant de grands ensembles de données.

3. Cadres pour la génération d’encastrements

• TensorFlow: TensorFlow fournit des outils et des ressources pour créer et gérer des modèles d’apprentissage automatique. Il propose des bibliothèques pour générer des embeddings et les intégrer dans les systèmes RAG.
• PyTorch: PyTorch est un autre framework d’apprentissage profond populaire connu pour sa flexibilité et sa facilité d’utilisation. Il permet de créer des modèles d’intégration et de les intégrer dans les flux de travail de RAG.

4. Plateformes d’intégration RAG

• Transformateurs à visage embrassant: Cette bibliothèque offre une large gamme de modèles pré-entraînés, y compris BERT et GPT, facilitant leur intégration dans les systèmes RAG. Il fournit des outils pour gérer les interactions entre les modèles linguistiques et les encastrements.
• GPT de l’OpenAI–3 API: L’API d’OpenAI donne accès à GPT-3, ce qui permet aux développeurs d’utiliser ses puissantes capacités de génération de langage. L’intégration du GPT-3 dans les systèmes RAG peut améliorer la génération de contenu et la précision des réponses.

5. Services en nuage

• AWS (Amazon Web Services) ou Azure : Les fournisseurs de services en nuage offrent l’infrastructure et les services nécessaires à l’hébergement et à la mise à l’échelle des implémentations RAG. Ils fournissent des ressources telles que des machines virtuelles, du stockage et de la puissance de calcul adaptées aux applications d’apprentissage automatique.
• Google Cloud Platform (GCP) : GCP offre une suite d’outils et de services pour l’apprentissage automatique et l’IA, permettant le déploiement et la gestion des systèmes RAG dans des environnements de cloud privé.

6. Outils de développement personnalisés

• Bibliothèques Python: Ces bibliothèques offrent des fonctionnalités essentielles pour la manipulation des données, les calculs numériques et le développement de modèles d’apprentissage automatique, cruciales pour la mise en œuvre de solutions RAG personnalisées.
• API personnalisées et Scripts: En fonction des besoins spécifiques, le développement d’API et de scripts personnalisés peut s’avérer nécessaire pour affiner et intégrer les composants RAG dans l’infrastructure du nuage privé.

Ces ressources jouent un rôle essentiel en facilitant la génération d’embedding, l’intégration de modèles et la gestion efficace des systèmes RAG au sein de configurations de clouds privés.

Maintenant que vous connaissez les bases du RAG pour les clouds privés, il est temps de le mettre en œuvre à l’aide des outils efficaces mentionnés ci-dessus.

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