Technique Naive RAG

Retrieval Augmented Generation : Concepts et Implémentations

Introduction à la Technique Naive RAG

La technique Retrieval Augmented Generation (RAG) représente une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle, combinant la puissance des modèles de langage avec la capacité de récupérer des informations pertinentes à partir de sources externes. Cette approche permet de surmonter certaines limitations inhérentes aux grands modèles de langage (LLM) en leur fournissant un contexte factuel et à jour.

Dans ce cours, nous nous concentrerons sur la technique Naive RAG, une implémentation simplifiée mais efficace du concept RAG. Cette approche est particulièrement adaptée pour les étudiants et les développeurs qui souhaitent comprendre les fondements du RAG et mettre en œuvre rapidement des solutions fonctionnelles.

Qu'est-ce que la technique Naive RAG ?

La technique Naive RAG est une approche directe et simplifiée du RAG qui suit un processus linéaire :

  1. Extraction et préparation des données à partir de documents
  2. Découpage (chunking) des documents en segments de taille fixe
  3. Création d'embeddings vectoriels pour ces segments
  4. Stockage des vecteurs dans une base de données vectorielle
  5. Récupération des segments les plus pertinents en réponse à une requête
  6. Génération d'une réponse par un LLM en utilisant ces segments comme contexte

Bien que "naive" dans son approche, cette technique offre plusieurs avantages :

Comparaison entre Naive RAG et Advanced RAG

Comparaison entre Naive RAG et Advanced RAG +---------------------------+ +---------------------------+ | | | | | Naive RAG | | Advanced RAG | | | | | +---------------------------+ +---------------------------+ | | v v +---------------------------+ +---------------------------+ | | | | | Documents | <-- Texte brut | Documents + Métadonnées | <-- Texte enrichi avec | | | | métadonnées structurées +---------------------------+ +---------------------------+ | | v v +---------------------------+ +---------------------------+ | | <-- Découpage | | <-- Découpage sémantique, | Chunking | en chunks | Chunking | fenêtres glissantes | | de taille | | | | fixe | | +---------------------------+ +---------------------------+ | | v v +---------------------------+ +---------------------------+ | | <-- Embeddings | | <-- Embeddings spécialisés | Embeddings | standard | Embeddings | ou fine-tunés | | | | +---------------------------+ +---------------------------+ | | v v +---------------------------+ +---------------------------+ | | <-- Base | | <-- Multiples index et | Stockage | vectorielle | Stockage Vectoriel | filtrage par métadonnées | | simple | | +---------------------------+ +---------------------------+ | | v v +---------------------------+ +---------------------------+ | | <-- Similarité | | <-- Recherche hybride | Récupération | vectorielle | Récupération + Re-ranking| et re-ranking | | directe | | +---------------------------+ +---------------------------+ Légende: - Naive RAG: Approche simple et directe - Advanced RAG: Approche sophistiquée avec optimisations

Objectifs du cours

Ce cours vise à vous fournir une compréhension approfondie de la technique Naive RAG, tant sur le plan théorique que pratique. Nous explorerons :

À la fin de ce cours, vous serez capable de mettre en œuvre vos propres solutions RAG pour divers scénarios d'application, en comprenant les forces et les limites de l'approche naive.