RAG n'est pas une fin en soi ; l'avenir réside dans la mémoire des agents d'IA. Décomposons ce processus évolutif de la manière la plus simple possible : RAG (2020-2023) : - Récupérer les informations une seule fois et générer une réponse - Pas de prise de décision, juste extraction et réponse. Problème : Des informations non pertinentes sont fréquemment extraites. Agent RAG : - L'agent décide si une récupération est nécessaire. - Quelle source de données l'agent choisit-il d'interroger ? - Le résultat de la vérification de l'agent est-il utile ? - Problème : Il reste en lecture seule et ne peut pas tirer d'enseignements des interactions. Mémoire de l'IA : - Lecture et écriture de connaissances externes - Tirer des leçons des conversations passées - Mémoriser les préférences de l'utilisateur et le contexte historique - Parvenir à une véritable personnalisation Ce modèle mental est très simple : ↳ RAG : Lecture seule, usage unique ↳ RAG agentique : Lecture seule via des appels utilitaires ↳ Mémoire agent : Lecture-écriture via des appels utilitaires La puissance de la mémoire de l'agent réside dans le fait que l'agent peut désormais « se souvenir » de certaines choses : les préférences de l'utilisateur, les conversations passées, les dates importantes, autant d'éléments qui peuvent être stockés pour les interactions futures. Cela ouvre la voie à des possibilités encore plus grandes : l'apprentissage continu. L'agent n'est plus figé au moment de l'entraînement, mais peut accumuler des connaissances à partir de chaque interaction et s'améliorer au fil du temps sans réentraînement. La mémoire sert de pont entre les modèles statiques et les systèmes d'IA véritablement adaptatifs. Bien sûr, tout ne s'est pas déroulé sans accroc. La mémoire introduit des défis auxquels RAG n'a jamais été confronté auparavant : les dommages à la mémoire, le choix de ce qu'il faut oublier et la gestion de plusieurs types de mémoire (procédurale, contextuelle et sémantique). Il est difficile de résoudre ces problèmes en partant de zéro. Si vous souhaitez doter votre agent de souvenirs semblables à ceux des humains, vous pouvez vous intéresser à Graphiti, un framework open-source permettant de construire des graphes de connaissances en temps réel. Le lien se trouve dans le prochain tweet !
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