Fonctionnement et Utilités du RAG
Objectifs
L'objectif de cette vidéo est de présenter le fonctionnement du RAG, et d'expliquer comment cette méthode peut enrichir et personnaliser les réponses fournies par les agents d'intelligence artificielle en exploitant des données externes.
Résumé
Explorez comment la Génération Augmentée par Récupération (RAG) améliore la précision des réponses des IA en accédant à des données externes.
Description
Dans cette leçon, nous abordons le concept de RAG, ou Génération Augmentée par Récupération. Cette technique permet aux IA de rechercher des informations dans une base de données externe afin de fournir des réponses plus précises et personnalisées. Le processus commence par l'insertion de documents sous forme de petits fragments, appelés chunks, dans une base de données vectorielle. Ces fragments sont convertis en vecteurs pour faciliter la comparaison par l'IA. lors de la requête. Une fois que l'IA a identifié les vecteurs correspondant à une question posée, elle assemble les données pertinentes pour générer une réponse claire et exacte. Cette méthode minimise les erreurs et les hallucinations, tout en offrant un contenu à jour et personnalisé.
Bien que le RAG ne soit pas encore disponible sur Make, il s'agit d'une approche incontournable en intelligence artificielle. D'autres méthodes existent, telles que le CAG, qui nécessite une capacité de traitement de données élevée. Quel que soit le choix de la méthode, le RAG offre des avantages significatifs en termes de précision et de personnalisation des réponses IA.
Questions fréquentes
Programme détaillé
Module 1 - Introduction aux agents IA et concepts fondamentaux
Module 2 - Création, configuration et instructions
Module 3 - Créer des agents conversationnels
Module 4 - Création d’un Agent IA assistant personnel
Module 5 - Techniques avancées, limites et conclusion
