Optimisez votre système RAG avec ces techniques
Dans cet article, Bartosz Mikulski explore les méthodes avancées pour améliorer la précision des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). En se concentrant sur l’importance de la recherche sémantique et des techniques telles que l’expansion des requêtes et les embeddings de documents hypothétiques, il propose des solutions pour optimiser les réponses générées par ces systèmes. Les lecteurs découvriront comment chaque étape du processus de récupération peut influencer la qualité des réponses fournies par l’IA.
Points clés
- De nombreux utilisateurs de systèmes RAG obtiennent des réponses correctes dans 60 à 80 % des cas.
- La recherche sémantique repose sur une base de données vectorielle et un modèle de langage.
- L’expansion des requêtes permet de générer plusieurs versions d’une question pour améliorer la qualité des réponses.
- Les embeddings de documents hypothétiques (HyDE) aident à éviter les hallucinations en générant des réponses basées sur des documents pertinents.
- L’algorithme BM25 est utilisé pour la recherche par mots-clés, en tenant compte de la fréquence des termes et de la longueur des documents.
- La récupération de documents parents permet d’accéder à des informations contextuelles supplémentaires en récupérant des documents entiers associés à des morceaux de texte.
- La reranking est une technique qui permet de réorganiser les documents récupérés selon leur pertinence par rapport à la requête de l’utilisateur.
- Les algorithmes de récupération retournent toujours quelque chose, même si les documents les plus similaires ne sont pas réellement pertinents.
À retenir
Alors, si votre système RAG ne répond pas toujours correctement, ne paniquez pas ! Peut-être que vous devriez envisager d’utiliser quelques-unes de ces techniques avancées. Après tout, qui n’aime pas passer de 60 % à 100 % de précision ? Allez, un petit effort, et vous serez le roi des réponses AI !
Sources
