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Comprendre le RAG : Génération Augmentée par Récupération

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Chapitre 5 Leçon 1
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Explorez comment la Génération Augmentée par Récupération (RAG) améliore la précision des réponses des IA en accédant à des données externes.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous abordons le concept de RAG, ou Génération Augmentée par Récupération. Cette technique permet aux IA de rechercher des informations dans une base de données externe afin de fournir des réponses plus précises et personnalisées. Le processus commence par l'insertion de documents sous forme de petits fragments, appelés chunks, dans une base de données vectorielle. Ces fragments sont convertis en vecteurs pour faciliter la comparaison par l'IA. lors de la requête. Une fois que l'IA a identifié les vecteurs correspondant à une question posée, elle assemble les données pertinentes pour générer une réponse claire et exacte. Cette méthode minimise les erreurs et les hallucinations, tout en offrant un contenu à jour et personnalisé.

Bien que le RAG ne soit pas encore disponible sur Make, il s'agit d'une approche incontournable en intelligence artificielle. D'autres méthodes existent, telles que le CAG, qui nécessite une capacité de traitement de données élevée. Quel que soit le choix de la méthode, le RAG offre des avantages significatifs en termes de précision et de personnalisation des réponses IA.

Objectifs de cette leçon

L'objectif de cette vidéo est de présenter le fonctionnement du RAG, et d'expliquer comment cette méthode peut enrichir et personnaliser les réponses fournies par les agents d'intelligence artificielle en exploitant des données externes.

Prérequis pour cette leçon

Pour suivre cette vidéo, il est recommandé d'avoir une compréhension de base des concepts de l'intelligence artificielle et des bases de données vectorielles.

Métiers concernés

Le RAG est applicable aux métiers tels que les ingénieurs en IA, les analystes de données, et les développeurs de systèmes intelligents, visant à fournir des réponses plus personnalisées et précises.

Alternatives et ressources

Parmi les solutions alternatives au RAG, on trouve le CAG, qui précharge les données dans la mémoire de l'IA pour traiter un grand volume d'informations simultanément.

Questions & Réponses

Le RAG, ou Génération Augmentée par Récupération, est une méthode qui permet à une IA de chercher des informations dans une base de données externe pour générer des réponses précises.
En utilisant des vecteurs pour comparer et récupérer les informations pertinentes, le RAG permet à l'IA de fournir des réponses plus exactes et adaptées à la question posée.
Les étapes clés comprennent le découpage des documents en chunks, la conversion en vecteurs, le stockage dans une base de données vectorielle, et la génération de la réponse en fonction des vecteurs correspondant à la question.