Parcourir tout le contenu étiqueté avec Information Retrieval
L'enrichissement de contenu avec l’IA valorise un contenu brut et non structuré en appliquant des techniques d’intelligence artificielle pour en extraire des informations pertinentes, structurer les données et fournir des analyses—rendant le contenu plus accessible, consultable et précieux pour des applications telles que l’analyse de données, la recherche d’informations et la prise de décision.
L’évaluation des documents dans la génération augmentée par la recherche (RAG) est le processus d’évaluation et de classement des documents en fonction de leur pertinence et de leur qualité en réponse à une requête, garantissant que seuls les documents les plus pertinents et de la meilleure qualité sont utilisés pour générer des réponses précises et contextualisées.
L’expansion de requête est le processus d’enrichissement de la requête originale d’un utilisateur en ajoutant des termes ou du contexte, améliorant la récupération de documents pour des réponses plus précises et contextuellement pertinentes, notamment dans les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation).
La Génération augmentée par récupération (RAG) est un cadre d'IA avancé qui combine les systèmes traditionnels de récupération d'information avec des modèles de langage génératif de grande taille (LLMs), permettant à l'IA de générer des textes plus précis, actuels et contextuellement pertinents en intégrant des connaissances externes.
L’IA extractive est une branche spécialisée de l’intelligence artificielle axée sur l’identification et la récupération d’informations spécifiques à partir de sources de données existantes. Contrairement à l’IA générative, l’IA extractive localise des éléments précis de données au sein de jeux de données structurés ou non structurés grâce à des techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP), garantissant précision et fiabilité dans l’extraction et la récupération d’informations.
Perplexity AI est un moteur de recherche avancé alimenté par l'IA et un outil conversationnel qui exploite le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour fournir des réponses précises et contextuelles avec des citations. Idéal pour la recherche, l'apprentissage et un usage professionnel, il intègre de multiples grands modèles de langage et sources pour une récupération d'informations exacte et en temps réel.
Le RAG agentique (Agentic Retrieval-Augmented Generation) est un cadre d'IA avancé qui intègre des agents intelligents dans les systèmes RAG traditionnels, permettant une analyse autonome des requêtes, une prise de décision stratégique et une recherche d'information adaptative pour une précision et une efficacité accrues.
La recherche d'information exploite l'IA, le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique pour récupérer efficacement et précisément les données correspondant aux besoins des utilisateurs. Fondamentale pour les moteurs de recherche web, les bibliothèques numériques et les solutions d'entreprise, la RI relève des défis tels que l'ambiguïté, le biais algorithmique et l'évolutivité, avec des tendances futures axées sur l'IA générative et le deep learning.
