Les bases de données RAG, ou “Retrieval-Augmented Generation”, combinent les techniques de récupération d’informations et de génération de texte afin d’améliorer les réponses dans des applications telles que les chatbots, les systèmes de question-réponse et autres assistants virtuels. Voici un aperçu des algorithmes courants utilisés dans ces bases de données.
1. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) : TF-IDF est un algorithme de pondération souvent utilisé dans la récupération de documents. Il évalue l’importance d’un terme dans un document en tenant compte de sa fréquence dans le document et de son occurrence dans l’ensemble des documents. Cet algorithme est couramment utilisé pour la récupération initiale des documents pertinents avant d’appliquer des techniques plus sophistiquées. Exemple : Si vous cherchez des documents sur le “machine learning,” TF-IDF aide à identifier les documents dans lesquels ce terme est particulièrement pertinent. Source: Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.
1. BM25 : BM25, une version du modèle de récupération de documents Okapi BM25, améliore TF-IDF en introduisant des paramètres de calibration de la pertinence et de la longueur des documents. Il est souvent considéré comme l’un des meilleurs algorithmes de récupération de documents. Exemple : BM25 pourrait être utilisé dans un moteur de recherche pour ordonner les résultats en fonction de la pertinence des documents retrouvés. Source: Robertson, S., & Zaragoza, H. (2009). The Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond. Now Foundations and Trends.
1. Embedding Models : Les modèles d’embeddings, tels que Word2Vec, GloVe, et BERT, transforment les mots ou les documents en vecteurs dans un espace de dimensionnalité réduite. Ces vecteurs capturent des relations sémantiques et contextuelles entre les mots. En les utilisant pour mesurer la similarité cosine, on peut retrouver des documents pertinents avec une grande précision. Exemple : Si vous posez une question à un assistant virtuel, un modèle comme BERT peut aider à comprendre la nuance de votre question et à retrouver les informations les plus pertinentes de la base de données. Source: Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
1. Algorithms de Généraion de Texte Automatisée : Des modèles comme GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) sont utilisés pour générer du texte en langage naturel. GPT-3 peut analyser le contexte des documents récupérés et générer des réponses cohérentes et informatives en se basant sur ces informations. Exemple : GPT-3 peut être utilisé dans un chatbot pour fournir des réponses naturellement fluentes, basées sur les informations retrouvées par d’autres algorithmes en backend. Source: Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
1. Fusion et Ré-Ranking : Dans les systèmes RAG, il est souvent nécessaire de combiner la sortie de plusieurs algorithmes de récupération et de génération. Des techniques de ré-ranking utilisant des modèles de machine learning peuvent être appliquées pour améliorer la qualité des résultats finaux. Exemple : Un pipeline RAG pourrait d’abord récupérer des documents avec BM25, puis utiliser BERT pour ré-ranker ces documents basés sur leur pertinence contextuelle avant de générer une réponse finale avec GPT-3. Source: Nogueira, R., & Cho, K. (2019). Passage Re-ranking with BERT. arXiv preprint arXiv:1901.04085.
Ces algorithmes permettent aux bases de données RAG de combiner efficacement les avantages de la recherche d’informations et de la génération de texte, offrant des réponses précises et contextuellement pertinentes.
