RAG dans Azure : augmenter la puissance des modèles d’IA Générative

Avec l’essor rapide de l’IA Générative, de nouvelles technologies émergent pour répondre aux besoins croissants en matière de gestion de données et de prise de décision. Parmi elles, les modèles de langage de grande taille (LLM) et les techniques d’optimisation comme le Retrieval Augmented Generation (RAG) jouent un rôle clé. 

L’arrivée des LLM et essor du RAG 

Les LLM, ou Large Language Model, sont des outils puissants d’IA, capables de comprendre et de générer du langage naturel pour des tâches comme la traduction, la rédaction ou les chatbots. Cependant, leur principale limite réside dans leur dépendance aux données sur lesquelles ils ont été entraînés, sans accès direct à des informations externes actualisées. 

C’est là qu’intervient le Retrieval Augmented Generation (RAG). Cette approche combine la génération de texte par les LLM avec la récupération en temps réel d’informations depuis des bases de données externes. Cela permet d’enrichir les réponses fournies par les modèles en les rendant plus précises et contextualisées. Azure facilite cette intégration, offrant aux entreprises des solutions robustes pour exploiter pleinement le potentiel des LLM et du RAG. 

Avec l’évolution rapide des technologies d’IA Générative, l’utilisation de techniques avancées comme le RAG (Retrieval Augmented Generation) devient de plus en plus courante pour résoudre des problématiques complexes liées à la gestion et à l’exploitation des données.

Dans cet article, nous explorerons comment la plateforme Azure permet de mettre en œuvre un système RAG, transformant ainsi la manière dont les entreprises peuvent exploiter leurs bases de connaissances pour améliorer leurs processus décisionnels.

Qu’est-ce que le RAG ? 

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est un système dans lequel un modèle de génération de texte est assisté par une recherche externe d’informations pertinentes pour fournir des réponses plus précises et actualisées. Contrairement aux modèles classiques, qui s’appuient uniquement sur les données sur lesquelles ils ont été entraînés, un modèle RAG peut interroger une base de connaissances pour récupérer des informations pertinentes en temps réel, ce qui améliore la précision et la pertinence des réponses. 

Par exemple, au lieu de se contenter de données statiques, un modèle RAG peut rechercher dans des documents externes, comme des PDF, des bases de données ou d’autres sources internes, pour répondre de manière plus précise aux requêtes des utilisateurs. 

Le RAG permet ainsi d’obtenir un modèle de LLM qui s’appuie à la fois sur les données spécifiques qui lui ont été fournies et sur son modèle pré-entraîné.

Pour aller plus loin : IA Générative : comment exploiter une base de connaissance avec RAG et AWS Bedrock ? 

Cas d’usage IA du RAG dans Azure 

La combinaison du RAG avec les services Azure permet d’apporter des solutions à un large éventail de cas d’utilisation.

Parmi les exemples les plus courants, on trouve : 

• Service client amélioré : Les entreprises peuvent utiliser des systèmes RAG pour répondre rapidement aux questions des clients, en accédant à des bases de données internes contenant des FAQ, des guides d’utilisation ou des politiques de garantie. 
• Conformité et réglementation : Dans des secteurs tels que la finance ou la santé, le RAG peut être utilisé pour aider les collaborateurs à rechercher et interpréter les politiques de conformité à partir de vastes bases de documents réglementaires. 
• Assistance interne : Les grandes entreprises peuvent déployer des systèmes RAG pour répondre aux questions des employés sur les politiques RH, les processus internes, ou pour fournir une assistance technique rapide. 

RAG dans Azure : un écosystème de services intégrés 

Azure, la plateforme cloud de Microsoft, offre une infrastructure robuste pour implémenter des systèmes RAG grâce à ses nombreux services IA, dont Azure OpenAI Service ou Cognitive Search. Voici les principales composantes pour construire un système RAG dans Azure : 

Base de connaissances 

Le fondement de tout système RAG repose sur une base de données contenant des documents qui doivent être consultés. Dans Azure, cela pourrait inclure des données stockées dans Azure Blob Storage, Azure SQL Database ou encore Azure Cosmos DB. Ces services permettent de stocker des informations variées telles que des documents texte, des images, des fichiers audio ou vidéo ou encore des bases de données. Dans le cas où vous souhaiteriez inclure des données stockées dans un storage account, les données prises en charge par Azure OpenAI sont les données en .md, .txt, .html, .pdf.

Modèle d’embedding 

Le modèle d’embedding (de vectorisation) est un composant clé dans le processus de transformation des documents et des requêtes utilisateurs en vecteurs numériques. Azure propose des modèles de NLP (Natural Language Processing) via l’Azure OpenAI Service qui peuvent être utilisés pour générer ces embeddings à partir de documents ou de questions, en représentant le contenu sous forme de vecteurs mathématiques. 

Moteur de recherche 

Une fois les embeddings générés, il est crucial de les comparer efficacement aux vecteurs stockés dans la base de données. Azure propose Azure AI Search, un moteur de recherche puissant qui permet d’effectuer des recherches basées sur la similarité sémantique. En utilisant des techniques de recherche avancée, Azure AI Search trouve les documents qui sont les plus proches de la requête utilisateur en termes de signification.

Interface utilisateur 

Une fois l’embedding et l’indexation réalisés, il ne vous reste plus qu’à interagir avec votre modèle. Pour cela, vous avez deux options : soit déployer un chat depuis le chat playground, soit connecter votre propre interface en utilisant l’API d’Azure OpenAI. Une fois vos données intégrées dans l’AI Search Index, Azure OpenAI réalise les étapes suivantes en recevant un prompt :

1. Réception du prompt. 
2. Identification du contenu pertinent et de l’intention de la requête à partir du prompt utilisateur. 
3. Interrogation de l’index de recherche avec ce contenu et cette intention. 
4. Insertion du résultat de la recherche dans la requête Azure OpenAI, accompagné du message système et de la requête utilisateur. 
5. Envoie de l’ensemble de la requête à Azure OpenAI. Le modèle traite l’information et génère une réponse. 
6. Retour de la réponse et la référence des données (le cas échéant) à l’utilisateur. 

Conclusion 

L’intégration d’un système RAG dans Azure offre aux entreprises un moyen puissant de rendre leurs bases de connaissances plus accessibles et plus exploitables. En combinant des modèles de langage avancés avec des moteurs de recherche sémantique et des bases de données vectorielles, Azure fournit une plateforme robuste pour mettre en œuvre des solutions d’IA à grande échelle. 

Alors que les entreprises cherchent de plus en plus à exploiter leurs vastes ensembles de données, la combinaison du RAG et des services cloud d’Azure représente une avancée significative dans l’amélioration de la précision des réponses, la gestion des connaissances et l’efficacité des processus métiers. Avec l’évolution continue des technologies d’IA, le potentiel de transformation qu’offre cette architecture est immense, ouvrant la voie à des applications plus intelligentes et personnalisées.