Comprendre les modèles RAG : ancrer les LLM avec des connaissances du monde réel
Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 ou Gemini sont incroyablement puissants, mais ils présentent des faiblesses critiques : ils hallucnent, ils ignorent les informations postérieures à leur date limite d’entraînement et ils n’ont pas accès aux données de votre domaine privé.
Pour résoudre ces limites, les développeurs utilisent la génération augmentée par récupération (RAG). RAG est un framework qui récupère des informations pertinentes à partir d’une base de données externe et les fournit au LLM pour générer des réponses précises et adaptées au contexte.
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