Construire un système RAG efficace : du débutant aux meilleures pratiques

La génération augmentée par la récupération (Retrieval-Augmented Generation, RAG) est devenue une technologie clé pour la construction d'applications basées sur de grands modèles linguistiques (LLM). Elle améliore les capacités des LLM en récupérant des informations pertinentes à partir de sources de connaissances externes, résolvant ainsi les limitations des LLM en termes de couverture des connaissances et d'actualité. Cet article explorera en profondeur les différentes étapes de RAG et fournira des conseils pratiques et les meilleures pratiques pour construire un système RAG efficace.

Qu'est-ce que RAG ?

RAG est une architecture qui récupère d'abord des informations pertinentes à partir d'une base de connaissances externe avant de générer une réponse. Cette approche combine efficacement les capacités de génération des LLM avec la précision et la réactivité des données externes. En termes simples, RAG comprend les étapes clés suivantes :

1. Récupération (Retrieval) : Récupérer des documents ou des fragments d'informations pertinents à partir d'une base de connaissances externe en fonction de la requête de l'utilisateur.
2. Augmentation (Augmentation) : Ajouter les informations récupérées à la requête de l'utilisateur, formant ainsi une invite (Prompt) augmentée.
3. Génération (Generation) : Entrer l'invite augmentée dans le LLM pour générer la réponse ou le texte final.

Avantages de RAG

• Amélioration des connaissances : RAG permet aux LLM d'accéder à des informations plus larges et plus récentes, surmontant ainsi les limitations de connaissances inhérentes aux LLM.
• Interprétabilité : RAG fournit les documents récupérés comme base de la réponse, améliorant ainsi l'interprétabilité et la crédibilité de la réponse.
• Réduction des hallucinations : En basant les réponses sur des connaissances externes, RAG peut réduire considérablement le risque que les LLM produisent des « hallucinations » (c'est-à-dire inventer des faits).
• Réactivité : RAG peut être intégré à des sources de données en temps réel, garantissant que les LLM peuvent fournir les informations les plus récentes.
• Rentabilité : Comparé à la réentraînement des LLM, RAG est un moyen plus économique de mettre à jour les connaissances.

Étapes de construction d'un système RAG

Voici les étapes détaillées pour construire un système RAG :

1. Préparation des données

• Sélection de la source de données : Sélectionnez la base de connaissances appropriée, telle qu'une bibliothèque de documents, le contenu d'un site Web, une base de données, une API, etc.
• Nettoyage et prétraitement des données : Nettoyez, dédupliquez, formatez et traitez les données pour garantir la qualité et la cohérence des données.
• Division des documents (Chunking) : Divisez les grands documents en blocs de texte plus petits (chunks) pour faciliter la récupération. La stratégie de Chunking a un impact important sur les performances de RAG. Les stratégies courantes incluent la division de taille fixe, la division basée sur la sémantique, etc.
  • Division de taille fixe : Divisez le document en fonction d'un nombre fixe de caractères ou de tokens.
  • Division basée sur la sémantique : Essayez de diviser le document en unités sémantiques, telles que des phrases, des paragraphes ou des chapitres. Certains outils comme Langchain fournissent des diviseurs de documents basés sur la division sémantique du texte.

2. Construction d'index

• Intégration (Embedding) : Utilisez un modèle d'intégration (par exemple, text-embedding-ada-002 d'OpenAI ou les sentence transformers de Hugging Face) pour convertir les blocs de texte en représentations vectorielles. Les modèles d'intégration peuvent encoder les informations sémantiques du texte en vecteurs, de sorte que les textes sémantiquement similaires soient plus proches dans l'espace vectoriel.
• Base de données vectorielle : Stockez les vecteurs d'intégration dans une base de données vectorielle, telle que Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, etc. Les bases de données vectorielles peuvent effectuer efficacement des recherches de similarité, en trouvant les blocs de texte les plus pertinents en fonction de la requête de l'utilisateur.
• Gestion des métadonnées : En plus du contenu textuel, vous pouvez également stocker des métadonnées pour chaque bloc de texte, telles que la source du document, l'heure de création, etc. Les métadonnées peuvent être utilisées pour filtrer et trier les résultats de la recherche.

3. Récupération* Requête d'intégration (Query Embedding) : Utiliser le même modèle d'intégration que celui utilisé pour la construction de l'index afin de transformer la requête de l'utilisateur en une représentation vectorielle.

• Recherche de similarité : Effectuer une recherche de similarité dans la base de données vectorielle pour trouver les blocs de texte les plus similaires au vecteur de requête. Les mesures de similarité couramment utilisées incluent la similarité cosinus, la distance euclidienne, etc.
• Tri et filtrage des résultats de recherche : Trier et filtrer les résultats de recherche en fonction des scores de similarité et des métadonnées, en sélectionnant les blocs de texte les plus pertinents.
• Stratégie de rappel (Recall) : Il est nécessaire de tenir compte du taux de rappel de la recherche, c'est-à-dire de la capacité à trouver tous les documents pertinents. Vous pouvez essayer différentes stratégies de recherche, telles que l'augmentation du nombre de résultats de recherche, l'utilisation de différentes mesures de similarité, etc.

4. Génération

• Ingénierie des invites (Prompt Engineering) : Concevoir des modèles d'invites appropriés pour combiner les blocs de texte récupérés et la requête de l'utilisateur. Un bon modèle d'invite peut guider le LLM à générer des réponses plus précises et plus pertinentes.
  • Apprentissage contextuel (In-Context Learning) : Inclure des exemples dans l'invite pour démontrer comment générer des réponses en fonction du contexte.
  • Instructions claires : Indiquer clairement dans l'invite la tâche que le LLM doit accomplir, par exemple « Répondre à la question en fonction des informations suivantes », « Résumer le contenu suivant », etc.
• Sélection du LLM : Choisir le LLM approprié pour générer la réponse. Les LLM couramment utilisés incluent GPT-3.5 et GPT-4 d'OpenAI, Claude d'Anthropic, Gemini de Google, etc.
• Ajustement des paramètres de génération : Ajuster les paramètres de génération du LLM, tels que la température (temperature), la longueur maximale (max length), etc., pour contrôler le style et la qualité du texte généré.
• Post-traitement : Effectuer un post-traitement sur la réponse générée par le LLM, par exemple en supprimant les informations redondantes, en corrigeant les erreurs de grammaire, etc.

Trucs et astuces pratiques et meilleures pratiques

• Choisir la base de données vectorielle appropriée : Différentes bases de données vectorielles présentent des différences en termes de performances, d'évolutivité, de prix, etc. Il est nécessaire de choisir en fonction des besoins réels.
• Optimiser la stratégie de Chunking : La stratégie de Chunking a un impact important sur les performances de RAG. Il est nécessaire de l'ajuster en fonction des caractéristiques du document et des capacités du LLM.
• Utiliser des techniques de recherche avancées : En plus de la recherche de similarité de base, vous pouvez également utiliser des techniques de recherche avancées, telles que :
  • Recherche multi-vecteurs : Générer plusieurs vecteurs d'intégration pour chaque bloc de document, par exemple des vecteurs d'intégration basés sur différents points de vue ou différents niveaux de granularité.
  • Recherche hybride (Hybrid Retrieval) : Combiner la recherche basée sur des mots-clés et la recherche basée sur la sémantique pour améliorer la précision de la recherche.
• Utiliser des techniques d'ingénierie des invites : L'ingénierie des invites est un facteur clé qui influence les performances de RAG. Vous pouvez essayer différents modèles d'invites et effectuer une validation expérimentale.
• Évaluer les performances du système RAG : Utiliser des indicateurs d'évaluation appropriés pour évaluer les performances du système RAG, tels que la précision, le taux de rappel, la fluidité, etc.
• Optimisation continue : Les performances du système RAG nécessitent une optimisation continue. Il est nécessaire d'évaluer et d'ajuster régulièrement chaque étape, telle que la source de données, le modèle d'intégration, la base de données vectorielle, le modèle d'invite, etc.
• Considérer les variantes de RAG : Avec le développement continu de la technologie RAG, de nombreuses variantes de RAG ont émergé, telles que :
  • Agentic RAG : Combiner la technologie AI Agent pour permettre au système RAG d'effectuer de manière autonome la recherche de connaissances et la génération de réponses.
  • bRAG (Boosting RAG) : Améliorer les performances du système RAG en optimisant les étapes de recherche et de génération.

Outils recommandés

• Langchain : Un framework de développement d'applications LLM populaire qui fournit de riches composants et outils liés à RAG.
• LlamaIndex : Un framework open source axé sur RAG qui fournit des fonctions de connexion de données, de construction d'index, de moteur de requête, etc.
• Haystack : Un framework de développement d'applications LLM modulaire qui fournit de puissantes fonctions RAG.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma : Bases de données vectorielles couramment utilisées qui fournissent des fonctions de recherche de similarité efficaces.
• Hugging Face Transformers : Une bibliothèque NLP populaire qui fournit divers modèles pré-entraînés, y compris des modèles d'intégration.## Résumé

RAG est une technique puissante qui peut améliorer efficacement les capacités des LLM, leur permettant d'accéder à des connaissances plus vastes et plus récentes. Grâce aux étapes, aux astuces et aux outils présentés dans cet article, vous pouvez créer des systèmes RAG efficaces et les appliquer à divers scénarios pratiques, tels que le service client intelligent, les questions-réponses basées sur la connaissance, la génération de contenu, etc. N'oubliez pas que les systèmes RAG doivent être constamment optimisés pour atteindre des performances optimales. Apprenez et pratiquez continuellement, et explorez davantage de possibilités avec RAG !