La génération augmentée de récupération : une question de recherche
La recherche est une composante essentielle pour travailler avec les grands modèles de langage (LLM) afin de créer les meilleures expériences d'IA générative qui soient. Lorsque vous utilisez un LLM, mieux vaut qu'il renvoie une réponse adaptée. La pertinence est donc essentielle. Combinez vos LLM à la génération augmentée de récupération (RAG) avec Elastic.
Découvrez comment les dernières innovations d'Elastic scalent les cas d'utilisation de l'IA générative.
Lire l'articleIntégrez la RAG à vos applications et testez différents LLM avec une base de données vectorielle.
En savoir plus sur Elasticsearch LabsApprenez à créer des applications innovantes basées sur la RAG à l'aide d'Elasticsearch Relevance Engine™.
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Prêt pour la production à l'échelle de l'entreprise
LES ENTREPRISES CLASSÉES AU FORTUNE 500 LUI FONT CONFIANCE POUR STIMULER L'INNOVATION AVEC L'IA GÉNÉRATIVE
Préparez vos données pour la RAG
La RAG vient renforcer la puissance des LLM en accédant à des données propriétaires pertinentes. Et la bonne nouvelle, c'est que vous n'avez pas besoin de les réentraîner. Lorsque vous utilisez la RAG avec Elastic, voici les avantages dont vous bénéficiez :
- Techniques de recherche avancées
- Sélection simple de modèle et capacité à passer d'un modèle à l'autre sans effort
- Accès sécurisé basé sur les documents et les rôles pour protéger vos données à tout moment
Transformez les expériences de recherche
Qu'est-ce que la génération augmentée de récupération (RAG) ?
La génération augmentée de récupération (RAG) est un schéma qui optimise la génération de texte en intégrant des informations pertinentes provenant de sources de données propriétaires. En fournissant au modèle un contexte spécifique au domaine étudié, la RAG améliore la précision et la pertinence des réponses générées.
Utilisez Elasticsearch pour avoir des fenêtres contextuelles à haute pertinence qui tirent parti de vos données propriétaires pour améliorer la sortie des LLM et fournir les informations de façon sécurisée, efficace et conversationnelle.
FONCTIONNEMENT DE LA RAG AVEC ELASTIC
Améliorez vos workflows de RAG avec Elasticsearch
Découvrez comment l'utilisation d'Elastic pour les workflows de RAG améliore les expériences d'IA générative. Effectuez facilement une synchronisation avec les informations en temps réel en utilisant des sources de données propriétaires pour obtenir des réponses d'IA générative optimales et pertinentes.
Le pipeline d'inférence de Machine Learning utilise les processeurs d'ingestion d'Elasticsearch pour extraire les plongements avec efficacité. En combinant les recherches textuelle (correspondance BM25) et vectorielle (kNN) de manière transparente, il récupère les documents les mieux classés pour générer une réponse tenant compte du contexte.
CAS D'UTILISATION
Un service de questions-réponses qui s'exécute sur votre ensemble de données privé
Pour vos expériences de questions-réponses, servez-vous de la RAG optimisée par Elasticsearch comme base de données vectorielle.
La recherche adossée à l'IA en action
Témoignage client
Consensus met à niveau sa plateforme de recherche académique avec la recherche sémantique et les outils d'IA de pointe d'Elastic.
Témoignage client
Cisco crée des expériences de recherche adossées à l'IA avec Elastic sur Google Cloud.
Témoignage client
Grâce à la recherche adossée à l'IA, l'Université d'État de Géorgie dégage des informations exploitables à partir des données et aide les étudiants à faire des demandes de bourse.
Questions fréquentes
La génération augmentée de récupération (qu'on désigne plus communément par l'acronyme RAG) est un schéma de traitement du langage naturel qui permet aux entreprises de faire des recherches dans des sources de données propriétaires et d'apporter du contexte sur lequel les grands modèles de langage peuvent s'appuyer. Ainsi, les réponses fournies en temps réel dans les applications d'IA générative sont plus précises.
Lorsqu'elle est mise en œuvre de manière optimale, la RAG fournit un accès sécurisé à des données propriétaires pertinentes, propres à un domaine, en temps réel. Elle peut réduire la fréquence des hallucinations dans les applications d'IA générative, ainsi qu'améliorer la précision des réponses.
La RAG est une technique complexe qui dépend de :
- la qualité des données qui lui sont fournies ;
- l'efficacité de la récupération de la recherche ;
- la sécurité des données ;
- la capacité à citer les sources sur lesquelles les réponses de l'IA générative s'appuient afin de pouvoir affiner les résultats.
À cela s'ajoute le fait qu'il peut être difficile de choisir l'IA générative ou le grand modèle de langage (LLM) approprié, étant donné que l'écosystème évolue rapidement. Et pour couronner le tout, les coûts, les performances et la scalabilité associés à la RAG peuvent nuire à la vitesse à laquelle les entreprises lancent les applications en production.
Elasticsearch est une plateforme d'IA flexible, doublée d'une base de données vectorielle, capable d'indexer et de stocker les données structurées et non structurées venant de n'importe quelle source. Elle assure une récupération d'informations efficace et personnalisable, ainsi qu'une vectorisation automatique sur des milliards de documents. Par ailleurs, elle offre aux entreprises une sécurité garantie grâce à un contrôle des accès au niveau des rôles et des documents. Elastic fournit également une interface standard pour accéder aux innovations que propose un écosystème d'IAg en pleine expansion, dont les hyperscalers, les référentiels de modèles et les frameworks. Enfin, la réputation d'Elastic dans les environnements en production n'est plus à faire, sachant que plus de la moitié des entreprises du Fortune 500 l'utilisent. Découvrez comment mettre en place des systèmes de RAG dans Elastic avec Playground.
Elastic propose une recherche inter-clusters (CCS) et une réplication inter-clusters (CCR) pour vous aider à gérer et à sécuriser les données sur les environnements privés, sur site et cloud. Avec la CCS et la CCR, vous pouvez :
- garantir la haute disponibilité ;
- maintenir la conformité aux réglementations mondiales sur la protection des données ;
- assurer la confidentialité et la souveraineté des données ;
- mettre en place une stratégie efficace de reprise après sinistre.
Elastic propose également un contrôle des accès basé sur les rôles et au niveau des documents, qui permet aux clients et aux employés de recevoir des réponses s'appuyant uniquement sur les données auxquelles ils ont accès. Quant à nos utilisateurs, ils peuvent obtenir des informations exploitables à partir d'une observabilité et d'un monitoring exhaustifs, quel que soit le déploiement.
