Qu'est-ce que la Génération Augmentée de Récupération (GAR) ?

La Génération Augmentée de Récupération (GAR) est une composante importante des systèmes d'IA aujourd'hui établis. Il fournit une base d'informations approfondie qui permet d'améliorer la clarté des résultats des modèles linguistiques à grande échelle. En ajoutant un LLM, il peut produire des résultats plus fiables grâce à une double vérification par rapport à des sources pertinentes et spécifiques au domaine.

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Les défis du LLM

Les grands modèles linguistiques (LLM) utilisent l'apprentissage profond basé sur les transformateurs pour représenter les mots sous forme de vecteurs numériques, en établissant des relations entre eux.

Cependant, leur dépendance à l'égard d'ensembles de données massives pose des problèmes, notamment :

Biais et lacunes dans les connaissances - Les données relatives à la formation sont trop volumineuses pour être vérifiées manuellement, ce qui entraîne l'absence de détails techniques ou des perspectives biaisées.
Absence de contrôle de la qualité - Il n'y a pas de moyen facile de vérifier quelles données ont façonné un modèle au-delà des paramètres généraux tels que les limites de temps.

Les LLM ne peuvent pas reconnaître les connaissances manquantes, ce qui conduit à.. :

Hallucinations - Réponses fausses, obsolètes ou trop génériques.
Sources non fiables - L'IA peut s'appuyer sur des contenus qui ne font pas autorité, mélanger la terminologie ou mal interpréter le contexte.
Comportement incohérent - Il n'y a pas deux invites identiques, ce qui fait qu'il est difficile pour les développeurs de prévoir les risques liés à l'IA.

Ces failles compromettent la fiabilité de l'IA, comme on l'a vu lorsque l'IA de Google Chrome a suggéré des mots de passe faibles en recommandant l'utilisation de noms et d'anniversaires. Pour faire face à ces risques, vous devez tirer parti de la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l'IA(IA TRiSM), qui est essentielle pour un déploiement sûr de l'IA.

De plus, Retrieval Augmented Generation (RAG) améliore la précision en intégrant des données en temps réel qui font autorité.

Comment la génération augmentée par récupération améliore-t-elle les grands modèles de langage ?

Les RAG fonctionnent en deux étapes :

Récupération et prétraitement des données

Après avoir identifié avec précision le sujet, le domaine ou l'industrie sur lequel porte l'invite, le système RAG utilise un algorithme de recherche pour accéder à des données externes au-delà de l'ensemble de formation original du LLM.

Ces données peuvent provenir de sources telles que des API, des bases de données ou des documents pertinents dans une myriade de formats différents :

Fichiers
Enregistrements de la base de données
Texte long

Comme le LLM de base, le RAG convertit ensuite ces données en représentations numériques dans une base de données vectorielle.

Génération ancrée

Lors de la création d'une réponse à une question pertinente, le LLM pré-entraîné peut puiser dans la base de données vectorielles du RAG pour enrichir sa réponse. Ce contexte amélioré permet alors au modèle de générer des réponses plus précises, détaillées et adaptées à la requête spécifique de l'utilisateur.

Étant donné que le système RAG peut être mis en œuvre essentiellement comme une mise à niveau des programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie, il a été adopté de manière substantielle.

Comment le RAG est appliqué dans différents secteurs d'activité

Indiquez un secteur qui explore les LLM, et il y a de fortes chances qu'un RAG soit mis en place.

Chatbots

Des réponses précises, succinctes et contextuellement pertinentes sont le principal argument de vente des chatbots alimentés par LLM ; ceux alimentés par RAG sont en mesure de répondre à ces demandes de manière beaucoup plus fiable, grâce à leur capacité à extraire des informations précises des vastes ensembles de données de l'entreprise.

Cela permet de concrétiser les capacités promises des chatbots à traiter les demandes spécifiques des clients ou les conseils financiers personnalisés.

Tâches juridiques

Les modèles RAG sont capables de trouver des précédents juridiques et de résumer la jurisprudence et les documents pertinents en trouvant et en récupérant les textes juridiques pertinents. Par conséquent, les modules d'apprentissage à distance équipés de RAG peuvent permettre aux professionnels du droit de gagner beaucoup de temps, tout en aidant les étudiants en droit à trouver des informations cruciales pour leurs dossiers.

Cybersécurité

De la même manière que les RAG accélèrent le processus de recherche et d'assimilation des informations correctes pour l'équipe juridique, les LLM émis par les fournisseurs de sécurité permettent aux analystes de sécurité d'interroger et de trouver les incidents qui se produisent au sein de leur pile technologique. En ingérant tous les fichiers pertinents qu'un outil de sécurité requiert et crée, un RAG interne peut constituer une force incroyable pour l'efficacité de la cybersécurité.

Il peut permettre aux analystes de vérifier la mise en œuvre des correctifs, de rechercher les voies de perte potentielle de données et d'effectuer des recherches sur les politiques d'accès pare-feu, le cas échéant.

Les 3 principaux défis liés à la mise en œuvre du système RAG

Bien que le RAG offre une nouvelle dimension de profondeur aux réponses et aux données accessibles à l'outil LLM, il n'est pas sans poser ses propres défis.

#1 : Morceaux de données trop petits (ou trop grands)

Les RAG nécessitent toujours une quantité importante de données : tous ces fichiers et documents doivent être incorporés dans le RAG, mais ils ne sont pas intrinsèquement utilisables sous cette forme.

Toutes les informations utilisables contenues dans ces fichiers doiventencore être extraites et découpées en morceaux.

Cela peut entraîner un certain nombre de problèmes, tels que :

Une perte de contexte: rendue possible par des morceaux trop petits. En divisant les documents en trop petits morceaux, le GCR peut retrouver une information trop technique ou trop spécialisée pour être utile, ou perdre carrément certains des liens entre les différentes sections du document.
Les morceaux plus importants doivent être équilibrés: s'ils sont trop grands, ils commencent à être plus lents à traiter et à calculer.

#2 : Coûts d'inférence élevés

L'un des principaux objectifs des LLM est de maîtriser les coûts : ils sont en mesure d'apporter de la valeur à une entreprise en accélérant le rendement des employés, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent.

Toutefois, la puissance de traitement requise peut rapidement compromettre cet objectif : la taille des fenêtres contextuelles, le volume des données d'apprentissage et la taille du modèle contribuent tous aux coûts de RAG et de LLM. C'est pourquoi il est essentiel de choisir le programme d'éducation et de formation tout au long de la vie spécifiquement adapté à son utilisation au sein de votre entreprise.

Ayant déjà été optimisé pour ce cas d'utilisation, il peut bénéficier de coûts d'inférence moins élevés.

#3 : Les données récupérées ne sont pas pertinentes

Le système RAG n'est pas infaillible : il est capable de retrouver des données qui ne sont pas totalement pertinentes par rapport à la requête initiale de l'utilisateur .

Cela peut prendre différentes formes, parfois causées par le fait que le système manque des documents de premier ordre qui peuvent contenir la meilleure réponse, ou que le processus de génération de réponses ne classe pas correctement ce morceau...

C'est pourquoi il ne figure pas dans la réponse finale.

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Check Point offers RAG support across all 3 of its major security offerings – from firewall-focused Check Point, to Check Point Extended Prevention and Response, and full-stack SASE solution Workspace Security. Known as AI Copilot, Check Point’s AI agent adapts exclusively to the security data and events that your organization relies on day-to-day.

Avec IA Copilot en place, les équipes de sécurité et d'informatique peuvent demander à l'assistant de mettre à jour les contrôles d'accès, de créer des politiques de sécurité et de résoudre les tickets. Quel que soit le besoin du moment, IA Copilot peut passer au crible les masses de documentation et de données d'événements et fournir des données critiques à la personne la mieux placée en un temps record.

IA Copilot est loin d'être la seule évolution que GenAI proposera cette année : Check Point offre une sécurité complète et approfondie aux projets de développement et de déploiement d'IA, en identifiant les API GenAI fantômes et en identifiant les sessions à haut risque et les cas d'utilisation spécifiques à votre organisation.

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