Fil de 宝玉 (@dotey)

Explication simple et facile à comprendre des différences entre LLM, RAG et les agents IA. Voici la traduction du tweet original : Je comprends enfin la différence entre les agents LLM, RAG et IA. Depuis deux ans, je conçois des systèmes d'IA véritablement pratiques. Aujourd'hui, je comprends enfin : Les modèles de langage étendus (LLM), l'augmentation de la recherche (RAG) et les agents d'IA ne sont pas des technologies concurrentes, mais plutôt trois couches qui constituent un même système d'intelligence artificielle. Nombreux sont ceux qui les utilisent à tort, les considérant comme des outils mutuellement exclusifs. --- Le modèle de langage global est le « cerveau ». Le LLM est comme le cerveau de l'IA : il peut penser, écrire et comprendre le langage. Mais voilà le problème : il est figé à un certain stade dans le temps. Par exemple, les connaissances de GPT-4 s'arrêtent à la date de fin de son entraînement. Si vous lui demandez ce qui s'est passé dans l'actualité hier, il inventera tout. Les grands modèles de langage sont intelligents, mais ils ne comprennent pas ce qui se passe « maintenant ». --- RAG est la « mémoire » de l'IA. C’est là qu’intervient la RAG (génération augmentée par la récupération) ; c’est comme donner au cerveau une « mémoire externe ». Lorsque vous posez une question, RAG effectue d'abord une recherche dans des bases de données ou des documents externes afin de récupérer les informations pertinentes, puis les intègre au modèle de langage étendu en tant que contexte. Ainsi, le modèle initialement statique « prit soudainement vie » : - Dernières données disponibles - Il existe des faits réels - Pas besoin de réentraîner le modèle du tout Plus important encore, la précision s'est améliorée immédiatement. Les grands modèles de langage ne s'appuient plus sur des suppositions basées sur la mémoire ; ils raisonnent désormais à partir d'informations récupérées en temps réel. Il est même possible de retracer les documents utilisés pour chaque réponse. --- Les agents d'IA sont le « moteur » de l'IA. Si les LLM peuvent réfléchir et les RAG fournir des données nouvelles, ils manquent tous deux de véritables capacités d'action. C’est là qu’interviennent les agents d’IA. Ils intègrent une boucle de contrôle autour du modèle de langage étendu : - Fixer des objectifs - Étapes de planification - Exécution - Examen et réflexion Les agents d'IA ne se contentent pas de répondre aux questions ; ils peuvent effectuer des recherches autonomes sur un sujet, collecter des données, rédiger des rapports et même envoyer des courriels pour vous, le tout dans un processus entièrement automatisé. --- Une véritable IA de qualité professionnelle nécessite l'utilisation efficace et simultanée de ces trois éléments. De nombreuses démonstrations d'IA impressionnantes utilisent simplement un modèle d'apprentissage limité (LLM) avec des invites sophistiquées. Cependant, les systèmes d'IA véritablement pratiques combinent souvent ces trois éléments : - Le LLM développe les compétences de raisonnement et de réflexion RAG garantit que les connaissances sont exactes et à jour. Les agents intelligents IA offrent des capacités d'action et de prise de décision. --- Comment choisir entre ces trois-là ? - Utiliser uniquement LLM Si vous avez besoin de tâches purement linguistiques, comme écrire, résumer ou expliquer. - LLM + RAG Si vous devez répondre à des questions qui impliquent des documents spécifiques, des manuels techniques ou des connaissances propres à un domaine, et que vous devez vous assurer que vos réponses sont exactes. - LLM + RAG + agent intelligent IA : Si vous avez besoin d'une action véritablement autonome, comme un système prenant ses propres décisions, exécutant des tâches et gérant des processus complexes. --- L'avenir de l'IA ne réside pas dans le choix d'une seule approche, mais dans la manière de construire ces trois couches ensemble. N'oubliez pas cette formule : - LLM est responsable de la réflexion - RAG est responsable des connaissances - Les agents IA sont responsables de l'action Un véritable système d'intelligence artificielle est un système dans lequel ces trois éléments fonctionnent ensemble pour former une architecture intelligente complète.