En 2024, l’intelligence artificielle générative atteint de nouveaux sommets grâce à l’émergence de trois technologies innovantes.
Ces avancées promettent d’améliorer la précision, la fiabilité et l’application des modèles de langage génératif comme ChatGPT. L’adoption de la recherche vectorielle, l’intégration de la génération augmentée par la recherche (RAG), et l’utilisation de graphiques de connaissances sont au cœur de cette révolution. Ensemble, elles ouvrent la voie à une nouvelle ère où l’IA générative peut offrir des solutions plus robustes et contextuellement pertinentes, transformant la façon dont les entreprises et les utilisateurs interagissent avec la technologie.
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Élargissement des Capacités de Recherche
L’une de ces approches est l’adoption généralisée de la recherche vectorielle, désormais courante dans de nombreuses bases de données. Les bases de données vectorielles indexent des données non structurées, telles que des textes ou des images, dans un espace multidimensionnel pour la recherche et la récupération. Les vecteurs permettent de corréler les données entre des composants comme les bases de données et les modèles de langage, allant au-delà de leur simple utilisation pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique pour les IA.
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Du RAG à la Richesse
La génération augmentée par la recherche, ou RAG, est une méthode commune pour ajouter du contexte à une interaction avec un modèle de langage. Sous le capot, RAG récupère du contenu supplémentaire d’un système de base de données pour contextualiser une réponse. Cette information contextuelle aide le système à générer des réponses pertinentes et précises. Contrairement aux fonctionnements opaques de GPT-4, RAG offre une transparence accrue sur la manière dont le système parvient à une réponse.
La Puissance d’un Graphique de Connaissances
Les graphiques de connaissances gagnent en traction comme base de données de choix pour le RAG. Un graphique de connaissances est un réseau sémantiquement riche d’informations interconnectées, réunissant des données de multiples dimensions. Grâce à son contenu transparent et organisé, sa qualité peut être assurée. En liant le modèle de langage et le graphique de connaissances via des vecteurs, on peut utiliser la topologie du graphique pour effectuer des vérifications des faits, des recherches de proximité et du pattern matching, assurant ainsi l’exactitude des informations retournées à l’utilisateur de l’IA.
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La Synthèse pour des Applications Commerciales Valorisées
En intégrant une architecture qui tire parti d’une combinaison de vecteurs, de RAG et d’un graphique de connaissances pour soutenir un modèle de langage, il est possible de construire des applications commerciales de grande valeur sans nécessiter d’expertise dans les processus complexes de construction, de formation et de peaufinage d’un modèle de langage. Cette approche offre une compréhension contextuelle riche d’un concept avec la compréhension plus fondamentale qu’un ordinateur peut atteindre.
