AI&YOU #40 : La génération assistée par récupération (RAG) dans l'IA d'entreprise

La statistique de la semaine : Taux de croissance annuel de 37,3% dans les industries de l'IA de 2023 à 2030

Dans l'édition de cette semaine, nous poursuivons notre série sur la connexion de vos données d'entreprise à un LLM tel que ChatGPT, en examinant la génération assistée par récupération (RAG).

Nous explorerons certains thèmes clés, tels que

• Comprendre la génération assistée par récupération (RAG)

• Applications des RAG dans les entreprises

• Avantages de l'intégration de RAG avec les LLM d'entreprise

Nous nous pencherons également sur quelques statistiques importantes relatives à l'IA pour les entreprises et la main-d'œuvre que vous devriez connaître pour 2024. Chez Skim AI, nous reconnaissons le retour sur investissement significatif qu'offre la connexion de grands modèles de langage à vos données. Notre équipe est spécialisée dans le conseil et la construction de telles solutions pour les entreprises afin de réduire les coûts, d'augmenter l'échelle et d'apporter des informations aux décideurs. Si vous souhaitez explorer la manière dont les LLM peuvent améliorer vos opérations commerciales, par exemple avec des agents personnalisables de support client et de FAQ, des agents de langage naturel à SQL, des agents de marketing et des agents d'aide à la vente, contactez-nous pour une consultation.

AI&YOU #40 : La génération assistée par récupération (RAG) dans l'IA d'entreprise

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier dans le cadre des applications d'entreprise, l'intégration de techniques avancées telles que la Génération Assistée par Récupération (RAG) ouvre une nouvelle ère d'efficacité et de précision. Dans le cadre de notre série en cours sur connecter les données de l'entreprise aux grands modèles linguistiques (LLM)Il est donc essentiel de comprendre le rôle et la fonctionnalité du RAG. Le RAG se situe à l'intersection des technologies innovantes de l'IA et des applications commerciales pratiques. Il représente une évolution significative dans la manière dont les systèmes d'IA, en particulier les LLM, traitent, récupèrent et utilisent les informations. Dans le contexte des entreprises qui traitent de grandes quantités de données, RAG offre une approche transformatrice pour traiter les tâches à forte intensité de connaissances, en garantissant la fourniture d'informations pertinentes et actualisées.

Comprendre la génération assistée par récupération (RAG)

RAG est un mécanisme d'IA sophistiqué qui améliore la fonctionnalité des MFR en intégrant un système de recherche dynamique. Ce système permet aux MFR d'accéder à des sources de données externes et actualisées et de les utiliser, enrichissant ainsi leurs réponses d'un plus grand nombre d'informations. À la base, RAG combine deux processus majeurs : la récupération d'informations pertinentes à partir d'une vaste base de données et la génération d'une réponse contextuellement enrichie sur la base de ces données récupérées. Le modèle effectue d'abord une recherche sémantique dans une base de données structurée, souvent conceptualisée comme un espace vectoriel. Cette base de données vectorielle est une collection organisée de représentations numériques de divers points de données, y compris du texte et d'autres formes d'information. Parmi les bases de données vectorielles les plus populaires, on peut citer Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss, et Qdrant. Lorsque RAG reçoit une requête, il utilise des algorithmes avancés pour naviguer dans cet espace vectoriel et identifier les données les plus pertinentes par rapport à la requête. Le mécanisme de recherche est conçu pour comprendre les relations sémantiques entre la requête et le contenu de la base de données, ce qui garantit que les données sélectionnées sont contextuellement alignées sur l'intention de la requête.

Composantes du RAG

Le fonctionnement du RAG peut être compris à travers ses deux composantes principales :

1. Mécanisme de récupération: Ce composant est responsable de la phase initiale du processus RAG. Elle consiste à rechercher dans la base de données vectorielles les données qui sont sémantiquement pertinentes par rapport à la requête d'entrée. Des algorithmes sophistiqués analysent les relations entre la requête et le contenu de la base de données afin d'identifier les informations les plus appropriées et la réponse la plus précise pour la génération de la réponse.

2. Traitement du langage naturel (NLP): La deuxième phase implique le NLP, où le LLM traite les données récupérées. À l'aide de techniques NLP, le modèle intègre les informations récupérées dans sa réponse. Cette étape est cruciale car elle garantit que le résultat n'est pas seulement factuellement exact, mais aussi linguistiquement cohérent et adapté au contexte.

Grâce à ces composants, la génération augmentée par la récupération amplifie considérablement les capacités des LLM, en particulier pour les tâches exigeant qu'ils récupèrent des informations pertinentes. Cette combinaison de processus de récupération et de génération permet aux LLM de fournir des réponses plus complètes et plus conformes à l'état actuel des connaissances, ce qui en fait des outils inestimables dans diverses applications d'entreprise où la rapidité et la précision des informations sont essentielles.

Applications des RAG dans les entreprises

RAG offre une multitude d'applications pratiques dans les entreprises, en particulier dans les domaines de la recherche sémantique, de la recherche d'informations, du service à la clientèle et de la création de contenu. Sa capacité à accéder à un large éventail de données et à les utiliser de manière dynamique en fait un outil inestimable pour les entreprises qui cherchent à optimiser diverses opérations. Recherche sémantique et recherche d'information efficace RAG améliore la recherche sémantique pour les entreprises, en fournissant des résultats contextuels pertinents à partir de grands volumes de données, ce qui est idéal pour les entreprises qui ont besoin d'informations précises rapidement. Améliorer le service à la clientèle RAG améliore l'efficacité du service à la clientèle en fournissant des réponses précises et personnalisées à l'aide de données en temps réel, telles que l'état des commandes ou des recommandations de produits basées sur l'historique des achats. Améliorer la création de contenu RAG aide à créer un contenu pertinent et attrayant en accédant à des informations actualisées, en s'alignant sur les tendances actuelles et les intérêts du public pour des campagnes de marketing efficaces.

Défis et considérations liés à la mise en œuvre des RAG

La mise en œuvre de la génération augmentée de recherche dans les entreprises comporte son propre lot de défis et de considérations. Pour exploiter pleinement le potentiel de la RAG, les entreprises doivent accorder une attention particulière à des aspects tels que la qualité et la gestion des données, ainsi qu'aux questions d'éthique et de respect de la vie privée associées à son utilisation. Dépasser les fenêtres contextuelles fixes RAG permet aux LLM d'accéder à de vastes pools de données au-delà de leurs fenêtres contextuelles fixes, ce qui est crucial pour les entreprises disposant de données dynamiques à grande échelle, améliorant ainsi le traitement de l'information et l'évolutivité des modèles. Améliorer la précision et la pertinence des applications d'entreprise L'intégration de RAG aux LLM améliore la précision et la pertinence des réponses en incorporant des informations en temps réel provenant de diverses sources, ce qui est essentiel dans des secteurs tels que la finance pour obtenir des informations actualisées sur le marché. Maintenir l'information à jour RAG garantit que les MFR utilisent les données les plus récentes, ce qui est vital pour les tâches nécessitant les informations les plus récentes pour la prise de décision, comme dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement pour les mises à jour en temps réel de l'inventaire et de la logistique. L'intégration de RAG aux LLM d'entreprise améliore considérablement leur fonctionnalité, les rendant plus efficaces pour une prise de décision éclairée, une planification stratégique et une gestion opérationnelle dans divers scénarios d'entreprise.

L'avenir du RAG dans l'IA d'entreprise

RAG façonne rapidement l'avenir de l'IA d'entreprise, promettant des avancées en matière de précision, de vitesse et de traitement des requêtes complexes. Au fur et à mesure que les modèles d'apprentissage automatique progressent, RAG devrait permettre une recherche d'informations plus nuancée, améliorant ainsi l'utilité des modèles de langage étendu dans diverses tâches commerciales. Son rôle stratégique dans l'IA d'entreprise est crucial, car il offre des avantages concurrentiels en matière d'utilisation des données et d'informations exploitables. Les LLM équipés de RAG sont essentiels pour les entreprises qui naviguent dans la transformation numérique, conduisant à des décisions plus intelligentes, à des solutions innovantes et à des expériences client personnalisées. Cette technologie marque un changement significatif dans la façon dont les entreprises fonctionnent et sont compétitives dans un monde axé sur les données, avec son parcours évolutif destiné à stimuler l'innovation et l'efficacité à l'échelle de l'industrie.

10 statistiques sur l'IA d'entreprise à connaître en 2024

À l'aube de 2024, le paysage de l'IA d'entreprise continue de se déployer de manière inédite. Cette semaine, nous nous penchons également sur 10 statistiques relatives à l'IA d'entreprise que vous devriez connaître cette année :

1. La taille du marché de l'IA devrait atteindre $407 milliards d'euros d'ici 2027

2. Taux de croissance annuel de 37,3% dans les industries de l'IA de 2023 à 2030

3. L'IA en tête des stratégies d'entreprise : 83% des entreprises en font une priorité

4. 79% des stratèges d'entreprise déclarent que l'IA sera essentielle à leur réussite en 2024

5. L'IA devrait contribuer à 14,5% du PIB nord-américain d'ici 2030

6. 75% des cadres supérieurs pensent que l'IA sera mise en œuvre dans leur entreprise

7. Le marché mondial de l'IA représente $150,2 milliards d'euros et devrait augmenter

8. 64% des entreprises estiment que l'IA contribuera à accroître leur productivité globale

9. 25% des entreprises se tournent vers l'adoption de l'IA pour faire face aux pénuries de main-d'œuvre

10. L'IA contribuera pour 21% à l'augmentation nette du PIB des États-Unis d'ici à 2030

Les 10 principales statistiques sur l'IA des consommateurs et des travailleurs pour 2024

Nous nous penchons également sur les fronts de la consommation et de la main-d'œuvre avec 10 autres statistiques sur l'IA pour 2024 :

1. Une majorité de consommateurs préoccupés par l'utilisation de l'IA dans les entreprises

2. 65% Faire confiance aux entreprises qui utilisent l'IA de manière responsable

3. Plus de la moitié des personnes interrogées pensent que l'IA améliore le contenu écrit

4. 77% L'IA risque de provoquer des pertes d'emplois l'année prochaine

5. 400 millions de travailleurs potentiellement déplacés par l'IA

6. L'IA devrait créer 97 millions d'emplois

7. Augmentation du recrutement pour les postes de soutien à l'IA

8. L'industrie manufacturière va connaître le plus grand impact financier de l'IA

9. La moitié des utilisateurs américains de téléphones mobiles utilisent quotidiennement la recherche vocale

10. Diverses utilisations de l'IA populaires en 2024

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