Comment établir un système RAG (Génération Augmentée par Recherche) efficace : Guide pratique

Dans le domaine de l'intelligence artificielle en rapide évolution, le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est devenu une méthode efficace pour améliorer la qualité de la génération de texte. Il combine un système de recherche avec un modèle de génération pour améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu généré. Cet article vous présentera en détail comment établir un système RAG efficace, y compris les outils nécessaires et les étapes spécifiques.

Qu'est-ce que le RAG ?

Le RAG est une technique qui combine la recherche d'information et la génération de texte. Il améliore le modèle de génération en recherchant des documents pertinents afin de produire des réponses plus pertinentes et précises. Cette méthode a montré d'excellents résultats dans de nombreux scénarios d'application, y compris les systèmes de questions-réponses, la génération de dialogues et la création de contenu.

Composants d'un système RAG

Avant de construire un système RAG, il est d'abord nécessaire de comprendre ses composants clés :

1. Rechercheur : Responsable de la recherche d'informations pertinentes en fonction des entrées de l'utilisateur.
2. Générateur : Génère des réponses en langage naturel basées sur les informations récupérées.
3. Stockage de données : Stocke les sources d'information utilisées pour la recherche et la génération (comme des bases de données ou des collections de documents).

Étape 1 : Préparer les données

Pour construire un système RAG réussi, vous devez préparer un ensemble de données riche et pertinent. Ces données peuvent être des documents, des bases de connaissances, des FAQ, etc. Voici quelques étapes pour préparer les données :

• Collecte de données :

  • Collectez des données à partir de diverses bases de données publiques, de web scraping ou de documents existants.
  • Assurez-vous que les données sont diversifiées et représentatives pour améliorer la précision de la recherche.

• Prétraitement des données :

  • Nettoyage des données : Éliminez le contenu redondant et non pertinent.
  • Formatage des données : Normalisez le format des données, comme JSON, CSV, etc., pour un traitement ultérieur.

  import pandas as pd
  
  # Lecture des données
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # Nettoyage des données
  data = data.dropna()
  

Étape 2 : Construire le rechercheur

Construire le rechercheur est une partie clé du système RAG. Voici les étapes pour construire le rechercheur :

• Choisir un algorithme de recherche : Sélectionnez un algorithme de recherche approprié en fonction des besoins, comme TF-IDF, BM25 ou recherche par embedding.

• Construire un index : Créez un index à partir des données prétraitées pour permettre une recherche rapide.

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  
  # Instanciation de TfidfVectorizer
  vectorizer = TfidfVectorizer()
  tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(data['text'])
  

• Récupérer des documents pertinents : Interrogez et récupérez des documents pertinents en fonction des entrées de l'utilisateur.

  from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
  
  def retrieve_documents(query, tfidf_matrix):
      query_vector = vectorizer.transform([query])
      cosine_similarities = linear_kernel(query_vector, tfidf_matrix).flatten()
      related_docs_indices = cosine_similarities.argsort()[-5:][::-1]
      return data.iloc[related_docs_indices]
  

Étape 3 : Construire le générateur

Le générateur utilisera les informations récupérées pour générer des réponses appropriées. Vous pouvez utiliser des modèles de génération de texte existants (comme GPT-3, T5, etc.) pour la génération. Voici les étapes pour construire le générateur :

• Choisir un modèle de génération : Sélectionnez un modèle pré-entraîné approprié et ajustez-le en fonction des besoins.

  from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
  
  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
  

• Générer des réponses : Générez des réponses basées sur les documents récupérés.

  def generate_response(retrieved_texts):
      input_text = " ".join(retrieved_texts)
      input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
      response_ids = model.generate(input_ids, max_length=200)
      response = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
      return response
  

Étape 4 : Intégrer la recherche et la génération

Intégrez le rechercheur et le générateur pour former un système RAG complet. En fonction des entrées de l'utilisateur, commencez par rechercher des documents pertinents via le rechercheur, puis générez la réponse finale via le générateur.

def rag_system(user_input):
    # Étape 1 : Récupérer des documents pertinents
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # Étape 2 : Générer une réponse
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

Étape 5 : Tester et optimiser

Une fois le système développé, il est très important de procéder à des tests et à des optimisations. Vous pouvez tester de la manière suivante :

• Retour des utilisateurs : Collectez des retours via des enquêtes ou des tests utilisateurs pour évaluer la qualité du contenu généré.

• Tests de précision : Utilisez plusieurs échantillons pour comparer la pertinence des résultats de recherche et du contenu généré, afin de vérifier les performances du système.

• Optimisation du modèle : Ajustez continuellement les algorithmes de recherche et les modèles de génération en fonction des résultats des tests pour garantir un système efficace et stable.

Conclusion

Grâce aux étapes ci-dessus, vous pouvez construire un système RAG efficace. Avec l'accumulation continue de données et les progrès des techniques de traitement, les systèmes RAG deviendront de plus en plus puissants, offrant des solutions plus précises et flexibles pour diverses tâches de génération de texte. J'espère que le partage de cet article pourra vous aider à réussir dans l'apprentissage et l'application de la technologie RAG.