rag-pipeline
Un pipeline de Génération Augmentée par Récupération (RAG) est un cadre qui combine la recherche d'informations avec des modèles de langage volumineux (LLMs) pour générer des réponses plus précises et contextuellement pertinentes.
Les pipelines RAG améliorent les LLMs en intégrant des sources de connaissances externes. Ce processus implique la récupération d'informations pertinentes à partir d'une base de connaissances ou d'un magasin de données basé sur la requête d'un utilisateur, puis l'utilisation de ces informations récupérées pour augmenter le processus de génération du LLM. Le pipeline comprend généralement des étapes pour l'ingestion de données, l'indexation, la récupération et la génération, permettant aux LLMs d'accéder et d'utiliser des informations à jour et spécifiques au-delà de leurs données d'entraînement.
L'avantage principal d'un pipeline RAG est d'améliorer la précision, la fiabilité et la contextualisation des sorties des LLMs. En basant les réponses du LLM sur des données factuelles, les pipelines RAG peuvent réduire la probabilité de générer des informations incorrectes ou hallucinées, ce qui les rend adaptés aux applications nécessitant une grande précision et fiabilité.
graph LR
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Pre_logic["logic"]:::pre --> Center
click Pre_logic "/terms/logic"
Rel_rag["rag"]:::related -.-> Center
click Rel_rag "/terms/rag"
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click Rel_retrieval_augmented_generation "/terms/retrieval-augmented-generation"
Rel_nlp["nlp"]:::related -.-> Center
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🧠 Test de connaissances
🧒 Explique-moi comme si j'avais 5 ans
Imagine a super-smart robot (the [LLM](/fr/terms/llm)) who knows a lot from books it read. But what if you ask it about today's news? A [RAG](/fr/terms/rag) pipeline is like giving the robot a quick way to look up the latest news articles before it answers, so it gives you the most up-to-date information! 🤖
🤓 Expert Deep Dive
A RAG pipeline fundamentally augments the generative capabilities of a Large Language Model (LLM) by injecting external, contextually relevant information during the inference phase. This bypasses the limitations of static training data and mitigates hallucination. The architecture typically comprises several key components:
- Data Ingestion and Preprocessing: Raw data sources (e.g., documents, databases, APIs) are parsed, cleaned, and chunked into manageable segments. Chunking strategies (fixed-size, sentence-aware, semantic) are critical for effective retrieval.
- Indexing: Processed chunks are converted into dense vector embeddings using a pre-trained encoder model (e.g., Sentence-BERT, OpenAI's
text-embedding-ada-002). These embeddings capture semantic meaning and are stored in a vector [database](/fr/terms/vector-database) (e.g., Pinecone, Weaviate, FAISS) for efficient similarity search.
- Retrieval: Upon receiving a user query, the query itself is embedded using the same encoder. A similarity search (e.g., Approximate Nearest Neighbor - ANN) is performed against the vector index to identify the top-k most relevant document chunks based on cosine similarity or dot product.
Similarity Metric: $sim(q, d) = \frac{q \cdot d}{\|q\| \cdot \|d\|}$ (Cosine Similarity)
Top-k Retrieval: Select $d_i$ such that $rank(sim(q, d_i)) \le k$
- Augmentation and Generation: The retrieved chunks, along with the original query, are formatted into an augmented prompt. This prompt is then fed to the LLM, instructing it to generate a response grounded in the provided context.
- Augmented Prompt Example:
"Context: [Retrieved Chunk 1] [Retrieved Chunk 2] ...
Question: [User Query]
Answer: "
Advanced RAG techniques involve re-ranking retrieved documents, query expansion, hybrid search (keyword + vector), and fine-tuning the retriever or generator models for specific domains. The overall objective is to create a synergistic loop where LLM capabilities are amplified by a dynamic, context-aware knowledge retrieval mechanism.