La génération augmentée de récupération : un problème de recherche
La recherche joue un rôle crucial dans le travail avec les grands modèles de langage (LLM) pour construire les meilleures expériences d'IA générative. La pertinence est essentielle car vous n'avez qu'une seule chance d'obtenir la bonne réponse d'un LLM en utilisant vos données. Ancrez vos LLM grâce à la génération augmentée de récupération (RAG) en utilisant la plateforme Elastic.
Suivez cet formation pratique à votre rythme pour apprendre à créer une application RAG.
Essayer l'atelier pratiqueIntégrez la RAG à vos applications et essayez différents LLM avec une base vectorielle.
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Voir le guideL'avantage d'Elastic
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Préparez vos données pour RAG
La RAG étend les LLM en leur donnant accès à des données propriétaires pertinentes sans réentraînement. Lorsque vous utilisez la RAG avec Elastic, vous bénéficiez des avantages suivants :
- Techniques de recherche de pointe
- Sélection et permutation de modèles simplifiées
- Sécurité renforcée grâce au contrôle d'accès basé sur les rôles et au niveau des documents pour protéger vos données
Transformez les expériences de recherche
Qu'est-ce que la génération augmentée de récupération (RAG) ?
La génération augmentée de récupération (RAG) est un modèle qui améliore la génération de texte en intégrant des informations pertinentes provenant de sources de données propriétaires. En fournissant un contexte spécifique au domaine au modèle génératif, la RAG améliore la précision et la pertinence des réponses textuelles générées.
Utilisez Elasticsearch pour créer des fenêtres contextuelles hautement pertinentes qui s'appuient sur vos données propriétaires afin d'améliorer les résultats du LLM et de fournir les informations dans le cadre d'une expérience conversationnelle sécurisée et efficace.
COMMENT RAG FONCTIONNE AVEC ELASTIC
Améliorez vos workflows de RAG avec Elasticsearch
Découvrez comment l'utilisation d'Elastic pour les workflows de RAG améliore les expériences d'IA générative. Synchronisez facilement les informations en temps réel en utilisant des sources de données propriétaires pour obtenir les meilleures réponses d'IA générative et les plus pertinentes.
Le pipeline d'inférence du machine learning utilise les processeurs d'ingestion Elasticsearch pour extraire efficacement les intégrations. En combinant de manière transparente les recherches textuelles (correspondance BM25) et vectorielles (kNN), il récupère les documents les mieux classés pour générer des réponses adaptées au contexte.
CAS D'UTILISATION
Service de questions-réponses basé sur votre ensemble de données privé
Implémentez des expériences de questions-réponses de pointe avec la RAG, optimisées par la base vectorielle d'Elasticsearch.
Elasticsearch : la base vectorielle la plus déployée au monde
Copiez pour essayer localement en deux minutes
curl -fsSL https://elastic.co/start-local | shRecherche IA — en action
Découvrez comment les entreprises créent des applications de recherche IA pour améliorer l'expérience client et aider les utilisateurs à trouver exactement ce qu'ils recherchent.
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Questions fréquentes
La génération augmentée de récupération (communément appelée RAG) est un modèle de traitement du langage naturel qui permet aux entreprises de rechercher des sources de données propriétaires et de fournir un contexte qui ancre les grands modèles de langage. Cela permet d'obtenir des réponses plus précises et en temps réel dans les applications d'IA générative.
Mise en œuvre de manière optimale, la RAG permet un accès sécurisé et en temps réel aux données propriétaires pertinentes et spécifiques au domaine. Cela permet de diminuer les risques d'hallucinations dans les applications d'IA générative et d'améliorer la précision des réponses.
La RAG est une technique complexe qui repose sur :
- La qualité des données qui l'alimentent
- L'efficacité de la recherche et de la récupération
- La sécurité des données
- La possibilité de citer les sources des réponses de l'IA générative pour affiner les résultats
De plus, choisir le bon modèle d'IA générative ou le bon grand modèle de langage (LLM) dans un écosystème en rapide évolution peut s'avérer complexe pour les organisations. Par ailleurs, les coûts, les performances et l'extensibilité de la RAG peuvent freiner la rapidité de déploiement des applications en production au sein des entreprises.
Elasticsearch est une plateforme d'IA flexible et une base vectorielle qui permet d'indexer et de stocker des données structurées et non structurées provenant de toutes sources. Elle permet une récupération d'informations efficace et personnalisable, ainsi qu'une vectorisation automatique de milliards de documents. De plus, elle garantit un niveau de sécurité professionnel grâce à un contrôle d'accès au niveau des rôles et des documents. Elastic offre aussi une interface standard permettant d'accéder aux innovations de l'écosystème GenAI en constante évolution, y compris celles des hyperscalers, des référentiels de modèles et des frameworks. Enfin, Elastic a démontré sa fiabilité dans des environnements de production à grande échelle, en servant plus de 50 % des entreprises du Fortune 500. Découvrez comment créer des systèmes RAG dans Elastic avec Playground.
Elastic fournit les fonctionnalités de recherche inter-clusters (CCS) et de réplication inter-clusters (CCR) pour assurer la gestion et la sécurité de vos données dans des environnements privés, sur site et dans le cloud. Grâce à la CCS et à la CCR, vous pouvez :
- Garantir une haute disponibilité
- Assurer la conformité avec les réglementations internationales de protection des données
- Assurer la confidentialité et la souveraineté des données
- Élaborer une stratégie efficace de reprise après sinistre
Elastic propose également un contrôle d'accès basé sur les rôles et au niveau des documents, garantissant que les clients et les employés ne reçoivent que les réponses contenant les données auxquelles ils sont autorisés à accéder. Nos utilisateurs bénéficient d'une observabilité et d'une surveillance complètes pour tous les déploiements.