Des techniques de pointe pour améliorer votre système de Recherche et Génération Augmentée
Cet article présente quatre techniques avancées pour optimiser la phase de récupération (retrieval) d’un système de Recherche et Génération Augmentée (RAG). L’auteur explique comment mettre en œuvre l’expansion de requête, l’auto-requête, la recherche vectorielle hybride et filtrée, ainsi que le reclassement post-récupération à l’aide de GPT-4. Ces méthodes permettent d’améliorer la pertinence et l’exactitude des résultats récupérés à partir d’une base de données vectorielle, dans le cadre du développement d’un “jumeau IA” capable de reproduire le style et la voix de l’utilisateur.
Points clés
- Le système RAG se compose de trois composants principaux : l’ingestion, la récupération et la génération
- Les techniques d’optimisation avancées se concentrent sur la récupération et le post-traitement des résultats
- L’expansion de requête génère plusieurs requêtes sémantiquement liées pour couvrir plus largement l’espace d’embeddings
- L’auto-requête extrait des métadonnées spécifiques (comme l’ID d’auteur) pour les utiliser comme filtre lors de la recherche vectorielle
- La recherche vectorielle hybride combine la recherche par mots-clés et la recherche par similarité vectorielle
- Le reclassement post-récupération utilise GPT-4 et l’ingénierie des prompts pour ordonner les résultats par pertinence
- Ces techniques sont intégrées dans une classe Python personnalisée pour le module de récupération avancée
- L’objectif est d’améliorer la pertinence et l’exactitude des résultats récupérés pour le “jumeau IA” en production
À retenir
En combinant ces techniques d’optimisation avancées de la récupération, les développeurs peuvent construire un système RAG beaucoup plus performant et adapté à leurs besoins spécifiques. Bien que cela nécessite un peu plus de travail que d’utiliser simplement les fonctionnalités de haut niveau de LangChain, la compréhension approfondie de ce qui se passe derrière les coulisses est essentielle pour créer de véritables applications IA en production. Avec un peu de pratique et d’expérimentation, ces méthodes permettront de donner vie à un “jumeau IA” capable de rivaliser avec les meilleurs assistants humains !
Sources
