Nous avons tous connu des LLM hallucinant avec certaines réponses et complètement faux avec d'autres.
C'est là que RAG intervient en tant que moteur de recherche intégré dont vos LLM ont besoin pour surmonter leurs limites.
Dans ce guide, nous allons créer une application d'agent IA alimentée par RAG. Ce guide pas à pas couvrira les éléments suivants :
Présentation du RAG
Conditions préalables pour démarrer avec l'application
Créer une application Document QnA RAG
Configuration d'une application Next.js
Déploiement du projet
RAG (Retrieval-Augmented Generation) fait passer les LLM au niveau supérieur en les connectant à des sources de données en temps réel avant de générer une réponse. Votre IA arrête de deviner et commence à référencer des informations à jour et précises à partir de vos ensembles de données spécifiques.
Bien que les LLM soient avancés, ils peuvent toujours halluciner ou donner des informations obsolètes. RAG résout ce problème en fondant les réponses sur des données fiables en temps réel. Il garantit la confiance et l’exactitude, en particulier lorsqu’il s’agit de contenu spécialisé.
Créez des données externes : connectez votre LLM à des sources telles que des API ou des bases de données.
Récupérer des informations : récupérez les données pertinentes pour chaque requête.
Augmentez l'invite : combinez les requêtes des utilisateurs avec les données récupérées pour plus de précision.
Mettre à jour les données : gardez les sources actualisées pour une précision continue.
La représentation schématique du fonctionnement du RAG :
Maintenant que vous connaissez RAG, voyons comment créer une application d'agent IA Document QnA RAG :
Avant de commencer, assurez-vous de préparer les éléments suivants :
Compte La...
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