Dans le monde des LLM, la taille n'a pas d'importance. how vous générez des résultats qui comptent. Taux d'adoption de l'IA générative (GenAI) dans les organisations est passé de 33 % à 65 % cette année, ce qui signifie que si votre organisation n'exploite pas l'IA, il est temps de s'y mettre ou de rester à la traîne.

Les entreprises utilisent GenAI de manière efficace en formant et en déployant des modèles de langages étendus (LLM) privés. Les LLM publics sont utiles pour les tâches quotidiennes, mais les entreprises ont des exigences en matière de confidentialité des données et de sécurité. problèmes de précision, et à juste titre.

Alors, que doit faire une entreprise qui ne veut pas céder ses données à des LLM publics comme ChatGPT et Gemini ? La solution évidente est de recourir à des LLM privés. Des organisations comme Deloitte, JPMorgan Chase, Goldman Sachs et Morgan Stanley ont déjà déployé des LLM privés pour aider leurs équipes.

Alors, qu'en est-il de votre initiative d'IA ? Comment votre équipe de données peut-elle tirer profit d'un LLM ? C'est là qu'interviennent RAG et Fine-Tuning, les deux cadres prometteurs pour le développement et l'optimisation de l'IA Gen.

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Discutons de vos besoins en matière de données et d'IA.

Qu'est-ce qui fait de RAG le touche-à-tout ?

Comment fonctionne la génération augmentée par récupération

Génération augmentée par récupération (RAG) est un framework Gen-AI qui peut connecter un LLM à votre base de données dynamique et organisée. C'est comme avoir un assistant vraiment intelligent qui ne s'appuie pas uniquement sur la mémoire mais peut rechercher des informations à partir de sources fiables en temps réel pour vous donner la meilleure réponse.

Supposons qu'un responsable marketing de votre équipe crée un rapport. Au lieu d'utiliser uniquement ce qu'il connaît, il peut effectuer des recherches dans la base de données de l'entreprise, consulter les rapports récents d'autres équipes ou extraire des informations pertinentes pour étayer sa rédaction au fur et à mesure. ce que fait RAG—il combine la puissance d’un LLM (la « mémoire ») avec la capacité de récupérer des informations actualisées et pertinentes à partir de vos bases de données privées et organisées (la « recherche ») afin que vous puissiez obtenir des réponses plus précises et plus contextuelles.

Qu'est-ce qui fait du réglage fin le maître d'un

Comment fonctionne le réglage fin

Un LLM bien rodé est comme un artiste qui apprend d’abord les bases puis maîtrise un style artistique spécifique.

Comme son nom l'indique, le réglage fin consiste à ajuster un LLM pré-entraîné pour concentrer ses capacités sur une tâche ou un domaine spécifique. Cela implique d'abord d'entraîner un LLM sur un énorme volume de données, afin qu'il apprenne des modèles de langage généraux, puis de l'entraîner sur un ensemble de données spécialisées plus restreint.

Les LLM affinés peuvent être utiles dans des applications spécifiques telles que la génération de code ou le service client, mais si vous recherchez un LLM capable de répondre aux besoins de l'ensemble de votre personnel, un affinement ne suffira pas.

Quand utiliser RAG ou Fine-Tuning

Avec IA générative-anxiété Les entreprises cherchent de plus en plus à intégrer l'IA à tous les niveaux. Cela signifie qu'il peut y avoir différents cas d'utilisation de l'IA de génération au sein d'une même organisation. Alors que RAG est la meilleure option pour la plupart des cas d'utilisation en entreprise (car elle est plus sûre, plus évolutive et plus fiable), le réglage fin peut être la réponse pour certaines applications.

Quand utiliser RAG

RAG est particulièrement utile lorsque vous avez besoin que votre modèle génère des réponses basées sur de grandes quantités de données contextuelles.

Chatbots/Assistants IA

Les chatbots ou assistants IA peuvent générer des réponses contextuellement précises en extrayant des informations pertinentes des guides d'instructions et des manuels techniques. Ils peuvent générer des informations hyper-personnalisées qui conduisent à une prise de décision rapide et basée sur les données en exploitant les bases de données de l'entreprise.

Pipelines de traitement de documents

RAG peut aider les entreprises à établir leurs pipelines de traitement de documents en récupérant des informations pertinentes à partir d'un grand ensemble de données tout en exploitant le LLM pour générer des réponses précises et contextuelles. RAG permet aux pipelines de traitement de documents de gérer des requêtes complexes ou d'extraire des détails spécifiques en améliorant l'efficacité et la précision des LLM.

Logiciel éducatif

Les logiciels éducatifs peuvent également bénéficier de la combinaison de RAG et de Gen AI, permettant aux étudiants d’accéder à des réponses pertinentes et à des explications spécifiques au contexte.

Recherches juridiques ou médicales

Le RAG peut également répondre à des questions juridiques ou médicales si le LLM est associé au bon ensemble de données. Cependant, le niveau de précision requis dans ces domaines signifie que la surveillance humaine peut toujours être obligatoire.

Quand utiliser le réglage fin

Le réglage fin est une approche pratique dans les cas où un LLM doit être formé pour un cas d'utilisation spécialisé comme :

Recommandations personnalisées

Pour les fournisseurs de contenu comme Netflix ou Spotify, le réglage fin d'un LLM pré-entraîné lui permet de mieux traiter et de comprendre les besoins et préférences uniques de chaque utilisateur et de proposer des recommandations en conséquence.

Reconnaissance d'entité nommée (NER)

C'est également une approche efficace lorsque vous avez besoin d'un LLM pour reconnaître des terminologies ou des entités spécialisées (par exemple, des termes médicaux ou juridiques). Un LLM générique génère généralement des réponses inexactes ou de mauvaise qualité dans un tel cas, mais un LLM affiné peut faire l'affaire.

Le verdict sur RAG vs. Fine-Tuning

Le choix entre RAG et Fine-Tuning dépend de vos besoins et de vos cas d'utilisation spécifiques.

Si vous souhaitez tirer parti de GenAI pour autonomiser vos équipes sans compromettre la confidentialité des données, RAG est la solution idéale. Si vous souhaitez établir un pipeline de traitement de documents, RAG est le gagnant évident. Mais si vous cherchez à compléter un LLM pour un cas d'utilisation hautement spécialisé, un réglage fin peut être la meilleure option.

Avant de prendre votre décision, vous devez également prendre en compte le coût, la personnalisation et l’évolutivité de chaque approche.

Astera Intelligence utilise RAG pour simplifier la gestion des documents

At Astera, nous croyons en l'amélioration continue. De plus, nous sommes de grands fans de l'IA ! C'est pourquoi notre solution primée de gestion des données non structurées bénéficie d'une mise à niveau passionnante, car nous exploitons la puissance de RAG pour rendre votre gestion de documents plus intelligente, plus rapide et plus simple que jamais.

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