Workflow RAG de bout en bout : Comment fonctionne la génération augmentée par récupération (Retrieval Augmented Generation)
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Databricks propose désormais un workflow RAG en cinq étapes pour connecter les LLM à des bases de connaissances externes, permettant des réponses précises et spécifiques à un domaine sans réentraînement du modèle. Le RAG en production nécessite une sélection rigoureuse des modèles d'embedding, l'indexation de la base de données vectorielle, les stratégies de découpage (chunking) et la recherche hybride, avec une évaluation indépendante de la précision de la récupération et de la fidélité de la génération.
* La génération augmentée par récupération (RAG) connecte les grands modèles linguistiques à des bases de connaissances externes via un pipeline en cinq étapes — ingestion, embedding, récupération, augmentation et génération — permettant des réponses précises et spécifiques à un domaine sans réentraîner le modèle. * Un workflow RAG en production nécessite de sélectionner le bon modèle d'embedding, de configurer l'indexation de la base de données vectorielle et les stratégies de découpage (chunking), et d'implémenter une recherche hybride qui combine la recherche vectorielle sémantique avec un repli par mots-clés pour maximiser la qualité de la récupération. * L'évaluation du RAG doit mesurer indépendamment la précision de la récupération et la fidélité de la génération, car une forte performance du LLM ne peut compenser une composante de récupération d'informations faible, et des mises à jour continues des données sont essentielles pour éviter que des connaissances obsolètes ne dégradent la précision des réponses.