RAG Agentique

Le RAG agentique intègre des agents intelligents dans les systèmes RAG traditionnels afin d’améliorer la recherche d’information grâce à l’analyse autonome des requêtes et la prise de décision stratégique. Il est utilisé pour des réponses adaptatives en temps réel, le support automatisé et la gestion interne des connaissances.

Qu’est-ce que le RAG agentique ?

La génération augmentée par récupération agentique (Agentic Retrieval-Augmented Generation, ou RAG agentique) est un cadre d’IA avancé qui intègre des agents intelligents dans le système RAG traditionnel. Le RAG traditionnel combine de grands modèles de langage (LLM) avec des sources de connaissances externes pour améliorer la précision des réponses en fournissant un contexte supplémentaire au LLM. Le RAG agentique s’appuie sur cette base en permettant aux agents IA d’analyser de façon autonome les requêtes, de prendre des décisions stratégiques et d’effectuer un raisonnement multi-étapes. Cette approche permet aux systèmes de gérer des tâches complexes sur des ensembles de données variés, offrant une approche dynamique et flexible de la recherche d’information.

L’agent utilise le récupérateur de documents et décide si le document est pertinent pour la requête saisie

Comment le RAG agentique est-il utilisé ?

Le RAG agentique est principalement utilisé pour améliorer l’efficacité et la précision des tâches complexes de recherche d’information. En employant des agents IA, il va au-delà des systèmes statiques basés sur des règles et introduit des cadres intelligents et adaptatifs capables de planification et d’exécution en temps réel. Ces agents peuvent exploiter de multiples sources de données, outils externes et API pour récupérer, évaluer et synthétiser l’information, fournissant ainsi des réponses plus complètes et contextuelles.

Cas d’usage

Réponses adaptatives en temps réel

Le RAG agentique garantit que les employés comme les clients reçoivent des informations précises rapidement, améliorant la productivité grâce à une gestion efficace des données.

Systèmes de support automatisés

En fournissant des réponses rapides et précises aux demandes, le RAG agentique réduit la charge de travail des agents humains, ce qui accroît l’efficacité et réduit les temps de réponse.

Gestion interne des connaissances

Le RAG agentique simplifie l’accès à l’information essentielle au sein des organisations, aidant les employés à prendre des décisions éclairées rapidement et efficacement.

Soutien à la recherche et à l’innovation

Le système aide à synthétiser et présenter les données pertinentes pour les initiatives stratégiques, soutenant l’innovation et les efforts de recherche.

Principales caractéristiques du RAG agentique

• Raisonnement adaptatif : Utilise un raisonneur pour interpréter l’intention de l’utilisateur, élaborer des plans stratégiques de recherche d’information et évaluer la fiabilité des sources de données.
• Réseau d’agents collaboratifs : Fonctionne comme un réseau d’agents spécialisés, chacun expert dans la gestion de grands ensembles de données diversifiés.
• Planification et exécution dynamiques : Capable de planification en temps réel et d’optimisation des processus de requêtes, permettant une gestion plus efficace des requêtes complexes.
• Contrôle intelligent de la qualité : Les agents ne se contentent pas de récupérer des données, ils évaluent et vérifient également l’information afin d’assurer des résultats fiables et précis.
• Intégration d’outils externes : Permet aux agents d’utiliser une diversité d’outils et de ressources externes, renforçant les capacités de collecte et de traitement de l’information.

Stratégies de mise en œuvre

Modèles de langage avec appel de fonctions

Les systèmes RAG agentique peuvent être construits à l’aide de modèles de langage dotés de capacités d’appel de fonctions. Cette approche permet aux modèles d’interagir avec des outils prédéfinis, leur donnant accès à des ressources web, d’exécuter du code, etc.

Frameworks agents

Des frameworks comme FlowHunt, DSPy, LangChain et CrewAI offrent des modèles préconçus et des outils pour simplifier la construction de systèmes RAG agentique. Ces frameworks facilitent l’intégration de systèmes multi-agents et de ressources externes, améliorant l’adaptabilité et l’efficacité du système.

Exemple de prompt pour l’évaluation de documents

Nous devons fournir à l’agent un outil qui évaluera le document trouvé dans les documents indexés. Voici un exemple de prompt pour classifier le document trouvé et décider s’il répond à la question de l’utilisateur. Sur la base de cette décision, l’agent peut reformuler sa requête et relancer la recherche.

Vous êtes un évaluateur chargé d'estimer la pertinence d'un document récupéré par rapport à une question utilisateur.
---
Document récupéré :
{context}
---

Question utilisateur : {question}
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Si le document contient des mots-clés ou un sens sémantique lié à la question utilisateur, attribuez-lui la note "oui" s'il est pertinent, "non" sinon.
Donnez une note binaire 'oui' ou 'non' pour indiquer si le document est pertinent pour la question.

Tendances futures

Le RAG agentique continue d’évoluer avec les avancées de l’IA. Les tendances incluent la récupération multi-modale, les capacités translingues et un traitement du langage naturel amélioré, ce qui élargit l’applicabilité et l’efficacité des systèmes RAG agentique dans divers secteurs.

En résumé, le RAG agentique représente une avancée majeure dans la recherche d’information pilotée par l’IA, offrant une approche sophistiquée pour gérer les requêtes complexes et améliorer les processus décisionnels. Sa capacité à s’adapter, à raisonner et à exploiter des connaissances externes en fait un outil puissant pour les organisations confrontées à des environnements d’information vastes et dynamiques.

Travaux de référence sur le RAG agentique

1. RAG-DDR : Optimisation de la génération augmentée par récupération grâce aux récompenses de données différentiables
   Publié le : 17/10/2024
   Cet article traite de l’optimisation des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) pour réduire les hallucinations dans les grands modèles de langage (LLM) en utilisant une méthode de récompenses de données différentiables (DDR). L’étude met en avant les limites des méthodes classiques d’affinage supervisé (SFT) qui peuvent entraîner un surapprentissage des modules RAG et négliger les préférences de données variables entre agents. La méthode DDR améliore les systèmes RAG en alignant les préférences de données et en optimisant les agents pour produire de meilleurs résultats, améliorant ainsi les performances du système RAG. Les expériences montrent une efficacité significative de DDR par rapport au SFT, notamment pour les LLM de petite taille dépendant des connaissances récupérées. La recherche démontre également la capacité supérieure de DDR à aligner les préférences de données entre les modules RAG, améliorant l’efficacité du module de génération dans l’extraction d’informations et atténuant les conflits. Lire la suite.

2. Étude sur la méthode d’implémentation d’un système RAG avancé basé sur des agents utilisant les graphes
   Publié le : 13/09/2024
   Cette étude explore l’amélioration des systèmes de questions/réponses fondés sur la connaissance en mettant en œuvre un système RAG avancé utilisant la technologie des graphes, afin de dépasser les limites des modèles existants. La recherche traite des problèmes tels que la dégradation de la précision et l’incapacité à intégrer des données en temps réel dans les systèmes RAG traditionnels. En utilisant LangGraph, l’étude améliore la fiabilité et la synthèse des données récupérées pour fournir des réponses plus précises. L’article détaille les étapes d’implémentation et fournit des lignes directrices, en faisant une ressource pratique pour le déploiement de systèmes RAG avancés en entreprise. Cette approche vise à améliorer la compréhension contextuelle et à réduire les biais dans les résultats RAG.

3. Optimisation des techniques RAG pour les chatbots PDF dans l’industrie automobile : une étude de cas avec des modèles Ollama déployés localement
   Publié le : 12/08/2024
   Cet article présente une étude de cas sur l’optimisation des techniques RAG pour les chatbots PDF hors ligne dans l’industrie automobile, axée sur le déploiement de LLM dans des environnements locaux à faible performance. L’étude aborde les défis liés au traitement de documents complexes spécifiques au secteur et à l’amélioration des capacités de recherche et de génération d’informations. Elle met en avant l’application réussie de techniques RAG optimisées pour créer des chatbots efficaces et fiables dans des environnements industriels, soulignant le potentiel d’amélioration de la gestion de l’information en production. Les résultats suggèrent une amélioration significative des performances des chatbots et de la satisfaction utilisateur grâce à des implémentations RAG sur-mesure.