Le RAG expliqué aux fondateurs

Si vous souhaitez intégrer une fonctionnalité IA capable de répondre à des questions sur vos données, vos docs, votre produit, votre base de connaissances, vous entendrez parler de deux options : affiner un modèle par fine-tuning, ou utiliser le RAG. Pour la quasi-totalité des fondateurs, le RAG est la bonne réponse, et comprendre pourquoi vous évitera bien des dépenses et des déconvenues.

Ce qu'est réellement le RAG

La génération augmentée par récupération est plus simple que son acronyme ne le laisse entendre. Plutôt que d'espérer que le modèle connaisse déjà vos informations, vous récupérez les passages pertinents de votre contenu au moment de la question et vous les transmettez au modèle comme contexte. Le modèle répond ensuite en s'appuyant sur ce que vous lui avez fourni.

Le processus se déroule en trois étapes :

1. Récupérer : identifier les extraits de votre contenu les plus pertinents par rapport à la question de l'utilisateur.
2. Augmenter : insérer ces extraits dans le prompt aux côtés de la question.
3. Générer : le modèle répond, ancré dans les éléments récupérés.

Le modèle ne mémorise pas vos données ; il les consulte à chaque fois, comme lors d'un examen avec documents autorisés.

Pourquoi le RAG surpasse le fine-tuning dans la plupart des cas

Le fine-tuning grave la connaissance dans les poids du modèle. Cela semble séduisant, jusqu'à ce que vous vous heurtiez aux problèmes concrets : c'est coûteux, difficile à mettre à jour, et cela enseigne bien mieux un style qu'il n'ancre des faits. Lorsque votre contenu évolue, ce qui arrive inévitablement, vous devrez recommencer l'entraînement.

Le RAG contourne tous ces écueils :

• Toujours à jour. Mettez à jour un document et la prochaine réponse en tient compte, sans réentraînement.
• Moins coûteux. Aucun cycle d'entraînement ; vous ne payez que pour la récupération et un appel d'inférence.
• Vérifiable. Les réponses provenant d'extraits précis, vous pouvez afficher les sources et instaurer la confiance.
• Moins d'hallucinations. Ancrer le modèle dans un texte réel réduit considérablement les réponses inventées.

Optez pour le fine-tuning lorsque vous devez modifier la façon dont le modèle se comporte : ton, format, une compétence précise. Utilisez le RAG lorsque vous souhaitez qu'il connaisse ce que votre entreprise sait.

Comment fonctionne la récupération

Pour retrouver les extraits pertinents, vous convertissez le texte en embeddings, des vecteurs numériques qui capturent le sens, et vous les stockez. Au moment d'une question, vous transformez la requête en vecteur et recherchez les vecteurs stockés les plus proches par similarité. Vous n'avez pas besoin d'une infrastructure lourde pour démarrer : pgvector, une extension pour PostgreSQL (disponible également dans Supabase), gère la recherche par similarité directement dans la base de données que vous utilisez déjà. Ne vous tournez vers une base de données vectorielle dédiée que lorsque la volumétrie l'exige.

Réussir son implémentation RAG en pratique

Une démo RAG naive fonctionne ; une fonctionnalité RAG fiable demande davantage de soin :

• Segmentez intelligemment. Des extraits trop grands noient la réponse ; trop petits, ils perdent le contexte. Segmentez selon des frontières sémantiques, non selon des comptages de caractères arbitraires.
• Récupérez suffisamment, puis reclassez. Extrayez une poignée de candidats et réordonnez-les afin que le meilleur contexte arrive en tête.
• Gérez l'absence de réponse. Lorsqu'aucun élément pertinent n'est trouvé, le modèle doit l'indiquer clairement, sans improviser.
• Évaluez en continu. Constituez un ensemble de vraies questions avec des réponses connues et testez la qualité de la récupération à mesure que votre contenu s'enrichit.

L'échec le plus fréquent ne vient pas du modèle, mais de la récupération qui transmet les mauvais extraits. C'est là que vous devez concentrer vos efforts.

Si vous développez une fonctionnalité qui répond à des questions sur votre propre contenu et souhaitez qu'elle soit précise, ancrée dans vos données et économique à opérer, contactez-nous.