Comment un pipeline RAG transforme vos données en découvertes

La révolution GenAI est bel et bien là. Pour s'inspirer de notre série préférée, Gilmore Girls, « C'est le monde de GenAI, et nous vivons simplement dedans. »

Ainsi, McKinsey indique le nombre d'organisations régulièrement utilisant GenAI a doublé en dix mois entre leurs enquêtes de 2023 et 2024. De plus, PwC Nous avons interrogé les PDG des entreprises qui ont adopté GenAI, et 89 % d'entre eux pensent que GenAI change considérablement la façon dont leurs entreprises créent, fournissent et capturent de la valeur.

Compte tenu de la prolifération de l’IA et de l’optimisme qui l’entoure, vous pourriez être tenté de penser que l’IA, ou plus précisément les modèles de langages étendus (LLM), peuvent aider votre organisation à créer de la valeur sans aucun ajustement supplémentaire. Mais pour vraiment maximiser ses avantages, vous avez besoin d’un pipeline RAG.

Bien sûr, GenAI aide les gens faire des choses imaginatives comme jouer à DND, personnaliser des programmes d'entraînement et écrire des morceaux de diss style gangster rap des années 90 sur leurs amis mais en vieil anglais (merci, Reddit, pour cette entrée). Mais quand il s'agit de votre organisation, les LLM ont besoin de l'aide d'amis comme CHIFFON pour répondre aux besoins uniques de votre entreprise.

Aperçu du RAG

RAG, abréviation de Retrieval-Augmented Generation, est un terme inventé par Patrick Lewis dans son article de 2020 pour Meta's AI Research. Considérez RAG comme un cadre qui rassemble des informations conventionnelles récupération systèmes tels que les bases de données et les capacités génératives des LLM. Ce faisant, RAG «augmentations« les compétences en langage naturel de votre LLM avec des connaissances spécifiques à l'entreprise afin qu'il puisse générer des réponses plus précises, à jour et hyper pertinentes par rapport à vos besoins spécifiques.

En d'autres termes, RAG est un moyen astucieux de garantir que le LLM de votre choix puisse bien maîtriser vos données d'entreprise pour une variété de cas d'utilisation internes et externes. Il vous évite également d'avoir à former un LLM à partir de zéro ou à le peaufiner à l'aide de votre ensemble de données.

Grâce à RAG, vous pouvez rendre vos applications d'IA agiles et réactives aux nouveaux développements en enrichissant un LLM avec vos données d'entreprise. De plus, RAG fournit à vos solutions LLM un accès aux données en temps réel, préserve la confidentialité de vos données et contribue à atténuer les hallucinations du LLM. Certaines implémentations populaires peuvent être des chatbots, un service client ou une recherche d'entreprise.

Lire la suite: Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?

Mais… qu’est-ce qu’un pipeline RAG ?

Maintenant que nous savons tous pourquoi RAG est si génial, parlons de ce qu'est un pipeline RAG.

• Un pipeline RAG fonctionne comme une chaîne de montage dans une usine. Toutes vos données non structurées, stockées dans toutes sortes de formats dans vos bases de données et vos lacs de données, servent de
• Dans le pipeline RAG le plus basique, ces données passent par indexation des données, où il est divisé en morceaux de texte, intégré dans des vecteurs et stocké dans une base de données vectorielle (une base de données vectorielle permet une récupération rapide des informations). Cette base de données est la destination du pipeline.
• La prochaine étape est récupération et génération de données, ce qui se produit chaque fois que vous envoyez une requête. En fonction de la requête, la base de données vectorielle envoie les « morceaux » les plus pertinents au LLM.
• Le LLM fait sa magie en combinant ses prouesses de traitement du langage et les informations contextuelles (provenant de la base de données), et voilà ! Vous obtenez une réponse avec des informations précises et un contexte pertinent.

Pourquoi RAG est tout Rage,

D’après McKinsey, jusqu'à 47 % des organisations qui utilisent GenAI le font avec une personnalisation importante ou en développant leur propre modèle. Avec près de la moitié des organisations pro-GenAI investissant dans la personnalisation des LLM ou le développement de leurs propres modèles, il est clair que RAG est la prochaine grande nouveauté. Par exemple, la taille du marché RAG devrait croître à un TCAC de 44.7 % au cours des cinq prochaines années !

Examinons certains des avantages des pipelines RAG pour les entreprises afin de comprendre le battage médiatique :

Accès aux données en temps réel, à chaque fois

Imaginez que vous demandiez à votre directeur des ventes de vous parler des ventes du dernier trimestre, mais qu'il vous réponde : « Je crains de ne pas avoir accès aux informations récentes. Mon LLM n'a été formé que sur des données datant d'il y a deux ans. » Votre réaction sera soit : « Pourquoi est-ce que je vous paie autant, Phil ? » ou « Mon Dieu, j'aurais dû écouter mon directeur technique quand il m'a dit que nous devions mettre en place un pipeline RAG pour la recherche d'entreprise. » La morale de cette histoire est d'investir dans RAG.

Avertissement : toute ressemblance avec un Phil travaillant dans le domaine des ventes est purement fortuite. Notre équipe juridique affirme que nous ne pouvons pas être poursuivis pour diffamation si nous ajoutons cet avertissement.

Blagues de mauvais goût mises à part, RAG garantit que votre LLM a toujours accès aux informations les plus récentes. Étant donné que votre organisation génère toujours de nouvelles données, il vous suffit de mettre à jour la base de données et votre pipeline RAG se chargera du reste, vous garantissant ainsi d'obtenir des réponses précises et actualisées à chaque fois.

Vos données privées restent privées

RAG résout également la confidentialité des données, un problème crucial auquel les entreprises sont confrontées lorsqu'elles alimentent des LLM publics avec des données. En mettant en place un pipeline RAG, vous n'avez pas à vous soucier de l'apparition de vos données d'entreprise privées dans des réponses ChatGPT aléatoires. Vous pouvez exploiter le LLM de votre choix (pour que Phil ne se mette pas dans l'embarras lors de la prochaine réunion) tout en vous assurant que vos données sensibles sont stockées de manière sûre et privée.

Plus d'hallucinations de l'IA

L'un des problèmes courants des LLM est qu'ils ont parfois des hallucinations. En effet, lorsque les LLM manquent d'informations factuelles pertinentes, ils ont tendance à générer des réponses erronées mais convaincantes, c'est-à-dire qu'ils ont des hallucinations. La bonne nouvelle est que RAG résout ce problème en leur fournissant des données pertinentes et factuellement correctes.

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Pourquoi les pipelines RAG représentent l'avenir

McKinsey Selon les rapports, l'adoption de GenAI est la plus élevée dans les fonctions marketing, commerciales et informatiques. Cependant, les pipelines RAG permettent l'adoption de GenAI dans un éventail plus large de fonctions, telles que :

Assistance client et service

Avec un pipeline RAG, vos équipes de support client peuvent accéder aux informations des bases de connaissances, des FAQ et des historiques clients pour fournir des réponses précises en temps réel aux requêtes des clients, réduisant ainsi les temps d'attente et améliorant la satisfaction client.

Ventes marketing

RAG permet à vos spécialistes du marketing d'analyser et de récupérer des informations sur les clients, des avis sur les produits et les tendances du marché à partir de plusieurs sources pour soutenir des campagnes plus ciblées basées sur des données et des analyses en temps réel. De même, vos équipes de développement commercial peuvent utiliser RAG pour adapter leurs argumentaires à l'aide de données client et d'informations sur les produits mises à jour.

Ainsi, 71% des entreprises ont vu leurs revenus augmenter en adoptant l'IA dans leurs fonctions marketing et commerciales. Imaginez tout ce qu'ils pourraient accomplir avec RAG.

Recherche et développement de produits

Grâce à RAG, les équipes de recherche et développement peuvent tirer des enseignements des retours clients et analyser les tendances du marché, les concurrents et les évolutions du secteur pour développer de nouvelles fonctionnalités ou affiner celles qui existent déjà. Cela permet non seulement de prendre des décisions stratégiques éclairées, mais garantit également que votre cycle d'innovation s'adapte aux besoins du marché.

Ressources humaines, juridique et finances

Les fonctions opérationnelles telles que le service juridique, les ressources humaines et les finances traitent quotidiennement des documents juridiques, des directives de conformité, des réglementations et des politiques. Grâce à un pipeline RAG, vos équipes peuvent récupérer instantanément les informations pertinentes pour une prise de décision rapide.

Chaîne d'approvisionnement et logistique

Pour les équipes de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique, les pipelines RAG peuvent aider à surveiller les chaînes d'approvisionnement en récupérant et en analysant les données pertinentes provenant de plusieurs sources, telles que les systèmes ERP, les communications avec les fournisseurs et les documents externes. Cela permet de réduire les goulots d'étranglement, d'optimiser la logistique et d'améliorer l'efficacité. En fait, adoption précoce de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement a conduit à une réduction des stocks de 20 % et à une réduction des coûts de 10 %, et RAG peut multiplier ces gains.

Il est temps de se défouler

Pour faire court, les pipelines RAG offrent de nombreux avantages en matière d’IA et d’automatisation tout en répondant aux préoccupations courantes des entreprises concernant les LLM publics. Avec RAG, vous pouvez tirer le meilleur parti de GenAI sans compromettre la confidentialité de vos données. De plus, RAG a une large gamme d’applications, du marketing à la chaîne d’approvisionnement, ce qui signifie que vous pouvez effectuer des tests en développant et en déployant un pipeline RAG dans l’une de vos fonctions avant de le mettre en œuvre à l’échelle de l’entreprise.

Vous êtes préoccupé par le développement et le déploiement des pipelines RAG ? Vous pensez peut-être que vous avez besoin de dizaines d'experts en IA travaillant jour et nuit pour construire votre pipeline RAG. Mais vous pouvez remplacer les experts en IA par des utilisateurs professionnels et jour et nuit par des minutes, car Astera rend la construction de RAG beaucoup plus simple.

Astera facilite le développement et le déploiement d'un pipeline RAG Gestion, sans code et levure de boulanger, sans envoyer aucune de vos données en dehors de l'organisation. De plus, grâce à notre vaste gamme de connecteurs, vous pouvez intégrer pratiquement toutes vos sources de données dans votre système RAG.

Avec Astera, vos utilisateurs professionnels qui comprennent les données, les métadonnées et les structures de données peuvent créer leurs propres pipelines RAG, permettant à vos équipes de rechercher et d'extraire des informations contextuelles, des détails spécifiques et des informations pertinentes.

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