Enrichissement des LLM par RAG

Description du service

La formule d'abonnement RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche qui combine la puissance des grands modèles de langage (LLM) avec une base de connaissances externe pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées. Voici les principaux éléments de cette formule : Base de connaissances : Une collection de documents, données ou informations pertinentes pour le domaine d'application spécifique. Système de récupération : Un mécanisme pour rechercher et extraire les informations les plus pertinentes de la base de connaissances en fonction de la requête de l'utilisateur. LLM préentraîné : Un modèle de langage généraliste capable de comprendre et de générer du texte. Intégration : Un processus qui combine les informations récupérées avec la requête de l'utilisateur pour créer un prompt enrichi pour le LLM. Génération de réponse : Le LLM utilise le prompt enrichi pour générer une réponse informée et contextuellement pertinente. Cette approche permet d'obtenir des réponses plus précises et à jour, en s'appuyant sur des informations spécifiques tout en bénéficiant des capacités de compréhension et de génération du LLM. Elle est particulièrement utile pour les applications nécessitant des connaissances spécialisées ou des informations fréquemment mises à jour.