Récupération-Génération augmentée (RAG)

RAG est utilisé pour relever un défi fondamental de l'IA : comment maintenir les modèles statiques à jour avec les données les plus récentes et les plus pertinentes, même lorsque le LLM sous-jacent a été formé sur des informations obsolètes. Les applications RAG courantes incluent :

• Assistance clientèle : Les chatbots pilotés par l'IA récupèrent les manuels de produits à jour, les informations sur l'état du système et les historiques des clients pour proposer des résolutions plus rapides et plus personnalisées.
• Analyses en temps réel : Les entreprises exploitent les flux des marchés financiers, les tendances des médias sociaux ou les flux des appareils de l’Internet des objets (IoT), améliorant ainsi la précision de la prise de décision.
• Gestion des connaissances : Les wikis internes, les archives de recherche et autres référentiels de contenu fournissent des références cruciales que les modèles d’IA ne peuvent pas stocker dans leur seule formation.

La plupart des modèles d’IA génératifs apprennent des informations au cours d’un cycle de formation fixe. Lorsque cette formation se termine, le modèle conserve les connaissances uniquement jusqu’à un certain moment ou dans certaines contraintes de données. RAG étend ces connaissances en extrayant des données nouvelles et pertinentes provenant de sources externes au moment de l'inférence, c'est-à-dire au moment où une requête utilisateur arrive.

1. Récupération: Le système identifie les documents, les entrées de base de données ou les intégrations vectorielles les plus pertinents à partir de référentiels contenant des informations mises à jour.
2. Augmentation: Le modèle utilise ce contenu récupéré comme « invite » ou contexte supplémentaire, l’intégrant de manière transparente à ses données de formation sous-jacentes.
3. Génération: Une réponse finale est produite, enrichie par les données les plus récentes ou spécifiques au domaine d'une manière qu'un modèle statique seul ne peut pas reproduire.

Pour que RAG fonctionne de manière fiable, les organisations maintiennent souvent un corpus mis à jour, comprenant des données structurées et non structurées, facilement accessibles via des bases de données vectorielles ou des graphiques de connaissances. La gestion appropriée de ce corpus implique l’ingestion, le nettoyage, l’intégration et l’indexation des données, garantissant que le moteur de récupération peut rapidement isoler les éléments d’information contextuellement appropriés.

• Exactitude contextuelle : En alignant les réponses avec des données en temps réel ou spécifiques à l’organisation, RAG réduit considérablement les « hallucinations », où les modèles d’IA produisent des réponses sans rapport avec les circonstances réelles.
• Informations plus récentes : Au lieu de nécessiter une nouvelle formation coûteuse ou un réglage précis des grands modèles à chaque modification des données, RAG permet au modèle d'interroger du contenu nouveau à la demande, augmentant ainsi la qualité et la récence du contenu des réponses.
• Conformité réglementaire : RAG prend en charge la récupération sélective des données qui s'aligne sur les droits d'accès des utilisateurs, contribuant ainsi à maintenir la conformité aux réglementations en matière de confidentialité et de protection des données.
• Rentabilité : Les ressources de stockage et de calcul restent plus faciles à gérer, puisque seules les données les plus pertinentes sont récupérées pour chaque requête.
• Meilleures protections des données : Étant donné que les données sensibles peuvent être récupérées séparément du LLM principal, elles ne sont jamais intégrées au modèle, ce qui réduit l'exposition aux fuites de données en cas de jailbreaking ou de vol de modèle.

Les progrès de l’IA, tels que l’extension des fenêtres contextuelles, peuvent sembler réduire l’importance du RAG pour les consommateurs en permettant aux modèles de prendre en compte d’énormes quantités de texte de manière native. Cependant, pour les organisations de niveau entreprise disposant de grandes quantités de données réparties dans des environnements multicloud, elles sont toujours confrontées à des sources de données en évolution rapide et largement distribuées. RAG relève ce défi en s’appuyant de manière sélective sur les informations les plus pertinentes et autorisées, sans surcharger la fenêtre contextuelle d’un modèle ni risquer la prolifération des données. À mesure que l’IA s’intègre de plus en plus profondément dans les flux de travail des entreprises, RAG est sur le point de rester une stratégie clé pour fournir des résultats opportuns, contextuellement riches et de haute précision.

F5 joue un rôle essentiel en permettant une connectivité sécurisée pour la génération augmentée de récupération (RAG) en connectant de manière transparente des sources de données distribuées et disparates dans des environnements multicloud aux modèles d'IA. Alors que les entreprises adoptent des architectures d'IA avancées, F5 garantit un accès sécurisé et hautes performances aux données de l'entreprise à l'aide des services cloud distribués F5 . Les services cloud distribués offrent une approche unifiée de la mise en réseau et de la sécurité, prenant en charge les contrôles basés sur des politiques, un pare-feu application Web intégré (WAF) et le cryptage en transit. En permettant une récupération de données sécurisée, en temps réel et sélective à partir de divers emplacements de stockage, F5 aide les entreprises à surmonter les défis liés à l'évolutivité, à la latence et à la conformité, garantissant que les modèles d'IA fonctionnent efficacement tout en protégeant les informations sensibles de l'entreprise.

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