Améliorer le rappel de contexte dans la génération augmentée par récupération

La génération augmentée par récupération (RAG) est devenue une méthode essentielle pour intégrer de grands modèles de langage (LLM) dans des applications commerciales spécialisées, permettant l’infusion de données propriétaires dans les réponses du modèle. Malgré son efficacité lors de la phase de preuve de concept (POC), les développeurs rencontrent souvent des baisses significatives de précision lors de la transition de RAG vers la production. Ce problème est particulièrement prononcé durant la phase de récupération, où l’objectif est de récupérer avec précision le contexte le plus pertinent pour une requête donnée, une métrique connue sous le nom de rappel de contexte. Cet article explore des stratégies pour améliorer le rappel de contexte en personnalisant et en ajustant les modèles d’embedding, améliorant ainsi les performances de RAG dans des applications réelles.

RAG fonctionne en deux étapes principales : récupération et génération. Dans la phase de récupération, le modèle convertit le texte en vecteurs, indexe, récupère et re-classe ces vecteurs pour identifier les meilleures correspondances. Cependant, des échecs dans cette phase peuvent entraîner des contextes pertinents manqués, ce qui entraîne un rappel de contexte plus faible et des sorties de génération moins précises. Une solution efficace consiste à adapter le modèle d’embedding, qui est conçu pour comprendre les relations entre les données textuelles, afin de produire des embeddings spécifiques au jeu de données utilisé. Cet ajustement permet au modèle de générer des vecteurs similaires pour des phrases similaires, améliorant ainsi sa capacité à récupérer un contexte hautement pertinent pour la requête.

Pour améliorer le rappel de contexte, il est essentiel de préparer un jeu de données sur mesure qui reflète les types de requêtes que le modèle rencontrera. Cela implique d’extraire une gamme diversifiée de questions de la base de connaissances, de les reformuler pour la variabilité et de les organiser par pertinence. De plus, la construction d’un jeu de données d’évaluation aide à évaluer les performances du modèle dans un cadre réaliste. En utilisant un évaluateur de récupération d’information, les développeurs peuvent mesurer des métriques telles que Recall@k et Precision@k pour évaluer la précision de la récupération. En fin de compte, l’ajustement du modèle d’embedding peut entraîner des améliorations substantielles du rappel de contexte, garantissant que RAG reste précis et fiable dans les environnements de production.