Optimisation de la génération augmentée par récupération
La recherche sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) met en évidence l’importance de classer les requêtes en fonction de l’intention de l’utilisateur et d’adapter le contexte pour fournir des résultats précis. Les architectures RAG doivent être choisies en fonction des besoins spécifiques des cas d’utilisation, en intégrant des capacités agentiques pour améliorer l’efficacité organisationnelle. Cette étude souligne qu’il n’existe pas de solution unique pour toutes les applications de LLM augmentées par des données.
Points clés
- Le RAG implique la classification des requêtes selon l’intention de l’utilisateur.
- L’utilisation de SLMs et le fine-tuning sont essentiels pour des résultats précis et pertinents.
- L’architecture RAG doit être adaptée aux exigences spécifiques de chaque cas d’utilisation.
- Les quatre niveaux de requêtes RAG incluent des requêtes explicites, implicites, interprétables et cachées.
- L’approche agentique, comme ReAct, améliore le raisonnement par séquence d’actions.
À retenir
Alors, si vous pensez que le RAG est juste une mode passagère, détrompez-vous ! Il semble que nous devrons tous nous familiariser avec ces niveaux de requêtes pour éviter de poser des questions trop simples. Après tout, qui n’aime pas un bon défi intellectuel, n’est-ce pas ?
Sources
