Expliquer les agents RAG aux débutants en deux minutes Que sont les agents RAG ? Les agents RAG sont des agents intelligents qui extraient le contexte pertinent de sources de connaissances spécifiées par l'utilisateur (documents et bases de données, par exemple), l'utilisent comme point d'ancrage pour guider leur raisonnement, puis génèrent des réponses ou effectuent des actions (comme l'exécution d'outils). Un avantage majeur réside dans la fourniture de sources de citation et de journaux de vérification, ce qui permet d'éviter le problème d'« illusion » et de garantir des résultats fiables et vérifiables. Étapes principales : De la récupération à la validation. Récupération : Développer les mots clés de la requête, interroger les index ou les bases de données, et trier les résultats. • Ancrage (Fond) : Sélectionnez les fragments les plus pertinents (tels que du texte ou des tableaux) parmi les résultats. • Raisonnement : Synthétiser des réponses ou des plans d’action en fonction de ces contextes, en utilisant uniquement des informations fiables. • Action (Act) : Produit une réponse, invoque des outils (tels que des requêtes SQL, des recherches Web, l'envoi d'e-mails) ou génère du contenu. • Audit : Vérifier l’exactitude, la véracité et la conformité des citations ; enregistrer les journaux de suivi pour faciliter la relecture et le débogage. Aperçu de l'architecture · Module RAG : Le cœur du module est l'intégration de requêtes, qui transforme les requêtes utilisateur en vecteurs grâce à un modèle d'intégration et les associe à du contenu potentiel issu d'une base de données vectorielles. LLM traite ensuite le contexte et génère une réponse initiale. • Module d'agent IA : Un agent piloté par LLM qui se connecte aux entrées de l'utilisateur, intègre la sortie RAG et s'étend aux outils externes. • Expansion externe : Cela inclut la recherche Web, les appels d'API (tels que les services externes) et même la « prise de contrôle ». L'architecture globale est structurée en couches : couche d'indexation (stockage vectoriel ou recherche hybride), unité de recherche (réécriture et filtrage des requêtes), unité de réordonnancement (amélioration de la précision), unité de lecture/inférence (génération de modèles linéaires logiques), mécanisme de citation (avec liens vers les sources) et contrôleur (coordination des nouvelles tentatives et des appels d'outils). L'observabilité est par ailleurs privilégiée : suivi des requêtes, de la latence et du coût. Des schémas de recherche efficaces améliorent le rappel et la précision ; techniques pratiques de recommandation de sujets : Recherche hybride : combinaison de mots clés (BM25) et de recherche vectorielle pour équilibrer l'étendue et la précision. • Réécriture des requêtes : développer les abréviations, les synonymes ou les filtres temporels pour éviter les omissions. • Récupération multi-sauts : tout d’abord, une sous-requête est générée, puis une seconde récupération est effectuée pour traiter les problèmes complexes. • Nouveau tri : réévaluer les 50 à 200 premiers résultats et sélectionner les 5 à 10 meilleurs. • Recherche structurée : les bases de données SQL/graphiques sont utilisées pour les faits, et les documents pour le contenu narratif. Lors du traitement des sources de connaissances, la clé réside dans la stratégie de « découpage » : • Segmentation adaptative par blocs : 200 à 800 jetons de longueur, avec un chevauchement de 10 à 20 % pour une intégration facile. • Maîtrise des tables : Préférer extraire les lignes/agrégats à l'aide de SQL plutôt qu'en texte brut. • Conserver les en-têtes de section : Conserver le titre/l’identifiant pour faciliter la citation et la réorganisation. • Actualité : Ajouter des horodatages pour prioriser les informations les plus récentes afin de résoudre les conflits.
