Les grands modèles linguistiques (LLM) ont révolutionné les pratiques des entreprises, qui ont rapidement intégré ces outils dans leurs processus. Parmi ces applications, la génération augmentée de récupération (RAG) a permis d’exploiter les données internes pour garantir des réponses précises et contextuelles, réduisant ainsi les erreurs. En combinant accès aux données internes et capacités des LLM, le RAG a contribué au succès des chatbots et des systèmes de recherche.
Les limites du RAG basique
Bien que les avantages soient nombreux, le RAG seul présente des limites. Il repose sur deux composantes : un récupérateur et un générateur. Le récupérateur utilise une base de données vectorielle pour trouver les documents pertinents, et le générateur produit une réponse en utilisant ces données. Cette structure, limitée à une seule source de connaissances, ne répond pas toujours aux besoins complexes nécessitant des informations diversifiées et un raisonnement supplémentaire. Cela peut entraîner des réponses incomplètes ou imprécises, notamment lorsque les requêtes impliquent des informations provenant de plusieurs contextes. Pour des situations plus avancées, une approche capable de coordonner des ressources variées est nécessaire.
Pour compenser cela, il existe par exemple des solutions comme ARKYCE qui exploite des techniques plus sophistiquées et pointues de type RAG MESH.
En complément du RAG MESH, le RAG Agentique : une approche innovante
Pour gagner en performances, le RAG agentique apporte une méthode complémentaire innovante. Contrairement au RAG classique, il intègre des agents d’IA capables de planifier des étapes et d’utiliser des outils externes pour exécuter des tâches complexes. Ces agents peuvent accéder à plusieurs sources, telles que des API externes, des bases de données multiples, ou des outils comme une calculatrice, pour fournir des réponses plus précises et validées.
Les agents d’IA, dotés de capacités de raisonnement et de mémoire, décident des sources à utiliser et vérifient la pertinence des données avant de les transmettre au générateur. Cela permet de combiner des informations de plusieurs sources et de garantir une réponse complète et fiable.
Mise en place et défis
Le RAG agentique reste nouveau et présente des défis, notamment des latences dues aux étapes multiples et des problèmes de fiabilité liés aux modèles sous-jacents. Le coût des requêtes et du traitement des données peut également être élevé, mais une architecture optimisée peut réduire ces coûts à long terme.
Une évolution prometteuse
Le RAG agentique représente une étape clé pour les applications d’IA notamment si elles exploitent la technologie RAG MESH comme la solution ARKYCE éditée par Efimove souhaitant aller au-delà de la simple récupération d’informations.
Il permet de fournir des réponses plus précises et de réaliser des tâches, apportant une valeur ajoutée aux applications basées sur des modèles linguistiques. Alors que les entreprises continuent d’innover, le RAG agentique pourrait transformer leur manière d’exploiter l’IA.
