Lorsqu'un utilisateur soumet une requête à un LLM avec des capacités RAG, le système recherche des informations pertinentes dans une base de connaissances externe.

Ces informations récupérées sont utilisées pour compléter les connaissances internes du LLM. En gros, le LLM reçoit un contexte supplémentaire avec lequel il peut travailler.

Enfin, le LLM utilise sa compréhension du langage et les informations augmentées pour générer une réponse à la requête de l'utilisateur.

Contrairement aux LLMs traditionnels qui sont limités à leurs données d'entraînement, RAG peut accéder à une grande quantité d'informations provenant d'une base de connaissances.

RAG en tant que service récupère des informations actualisées liées à la requête et les utilise pour générer une réponse, ce qui donne des résultats plus précis et qui répondent directement à la requête de l'utilisateur.

Les capacités de RAG vont au-delà de la simple réponse aux questions. Elle peut aider les entreprises dans des tâches de création de contenu telles que la rédaction de billets de blog, d'articles ou de descriptions de produits.

Elle peut analyser les actualités en temps réel, les rapports de l'industrie et le contenu des réseaux sociaux pour identifier les tendances, comprendre le sentiment des clients et obtenir des informations sur les stratégies des concurrents.

RAG permet au LLM de présenter des informations de manière transparente en attribuant les sources. La sortie peut inclure des citations ou des références, permettant aux utilisateurs de vérifier les informations et d'approfondir si nécessaire.

Les systèmes RAG peuvent être facilement adaptés à différents domaines en ajustant les sources de données externes. Cela permet une mise en œuvre rapide des solutions d'IA générative dans de nouveaux domaines sans un réentraînement extensif du LLM.

La mise à jour de la base de connaissances dans un système RAG est généralement plus facile que le réentraînement d'un LLM. Cela simplifie la maintenance et assure que le système reste à jour avec les informations les plus récentes.

Contrairement aux LLMs entraînés avec des ensembles de données massifs d'origine inconnue, la mise en œuvre de RAG vous permet de choisir les sources de données que le LLM utilise.

Notre équipe offre une vaste expertise dans la création de prompts efficaces pour guider le modèle RAG vers le résultat souhaité.

Standupcode applique des pratiques robustes de sécurité des données pour protéger vos informations sensibles et se conforme aux réglementations sur la confidentialité des données.

Nous offrons des options de personnalisation pour adapter le modèle de Génération Augmentée par la Récupération à vos besoins spécifiques et sources de données.