UN CHATBOT INTELLIGENT ALIMENTÉ PAR VOS DONNÉES
— Création de modèles de langage sur-mesure, s'intégrant à vos bases de données métier et à vos bases de connaissances.
Les modèles de langage pré-entraînés, tels que les LLMs (Large Language Models), présentent des limitations intrinsèques lorsqu'il s'agit d'intégrer des données métier spécifiques ou de les maintenir à jour avec des informations dynamiques. Leur entraînement repose sur des ensembles de données généralistes et figées, ce qui les rend inadaptés à des contextes nécessitant une contextualisation fine ou une actualisation fréquente.
Pour répondre à ces enjeux et adresser des besoins très pointus, les équipes de BeTomorrow ont acquis de solides compétences dans le développement de solutions RAG sur-mesure et sont également capables de développer des outils spécifiques, tels que des requêtes en base de données ou des appels à des APIs externes. Les bénéfices de ces architectures hybrides sont multiples :
Elles combinent les capacités génératives des LLMs avec des mécanismes robustes de récupération d’information (retrieval).
Elles permettent d’interroger en temps réel des bases de données métier structurées ou non structurées.
Elles garantissent la pertinence, la cohérence et l’actualité des réponses fournies.
Synthétiser les informations et raisonner
L’utilisation de “chunkers”, et principalement d’un “semantic chunker”, permet de découper le corpus de documents en une multitude de blocs sémantiques. Combiné à un “reranker” tel que VoyageAI, chargé de classer les blocs ainsi obtenus par pertinence par rapport à la question posée par l’utilisateur, le RAG est capable de raisonner en utilisant les données adéquates pour formuler sa réponse.
Synthétiser les informations et raisonner
L’utilisation de “chunkers”, et principalement d’un “semantic chunker”, permet de découper le corpus de documents en une multitude de blocs sémantiques. Combiné à un “reranker” tel que VoyageAI, chargé de classer les blocs ainsi obtenus par pertinence par rapport à la question posée par l’utilisateur, le RAG est capable de raisonner en utilisant les données adéquates pour formuler sa réponse.
Intégration de données métier avec mise à jour en temps-réel
Nous intégrons à nos RAG les données métier sous la forme la plus adaptée à chaque projet, qu’il s’agisse d’un corpus de texte non structuré, d’un ensemble de données au format JSON ou même d’une base de données SQL interrogée en temps réel pour formuler la réponse. Par exemple, nous avons intégré au chatbot, dont vous pouvez tester l’efficacité sur cette page, les données de notre site web via un ensemble de documents JSON contenant chacun le contenu d’une page ainsi que ses métadonnées.
Intégration de données métier avec mise à jour en temps-réel
RAGtime : notre outil d’évaluation et de monitoring des RAGs
Forte de son expertise dans les modèles de langage et les bases de connaissances personnalisées, BeTomorrow a développé une plateforme logicielle et une architecture cloud innovantes : RAGtime. Cette solution facilite le déploiement rapide de systèmes RAG, tout en intégrant des outils avancés pour leur conception, optimisation et monitoring. En parallèle, la plateforme révolutionne l’exploration des données et des bases de connaissances grâce à l’intégration de la réalité virtuelle, offrant une expérience immersive et inédite.
RAGtime : notre outil d’évaluation et de monitoring des RAGs
Nos solutions RAG permettent à votre organisation de disposer d’informations métier constamment actualisées grâce à une intégration en temps réel. En combinant les capacités génératives des LLMs avec des mécanismes avancés de récupération d’information, elles fournissent des réponses précises, contextualisées et adaptées aux problématiques complexes des entreprises.
Les architectures développées par nos équipes intègrent des agents capables de gérer des requêtes sophistiquées et de déclencher automatiquement des actions ciblées, optimisant ainsi les processus métier tout en renforçant l’efficacité opérationnelle.
Fiables et éprouvées, nos solutions s’adaptent à des environnements variés et garantissent robustesse et performance, même dans des contextes critiques.
En fournissant des réponses précises et instantanées, nos solutions RAG élèvent l’expérience utilisateur tout en favorisant l’engagement client. L’automatisation des processus réduit les efforts manuels, booste la productivité et optimise vos coûts opérationnels.
dans les RAG développés par BeTomorrow. À titre de comparaison, un RAG utilisant un calcul de similarité basique répond correctement à environ 50% des requêtes.
sont en production chez BeTomorrow, illustrant notre expertise dans le développement de solutions d’intelligence artificielle innovantes et performantes.
par rapport aux modèles de langage traditionnels, comme l'ont constaté les équipes de support client des entreprises utilisant des modèles RAG (source : Galileo - 2024).
Comment tirer parti du RAG pour transformer une base de connaissances en un moteur d’aide à la décision performant ?
« Notre expertise en RAG illustre comment une architecture hybride exploite la complémentarité entre la récupération d’informations en temps réel et la génération contextuelle. En transformant les bases de connaissances métier en moteurs d’aide à la décision performants, nous optimisons la pertinence des réponses et anticipons les besoins des utilisateurs. Ces approches innovantes repoussent les limites de l’IA dans des environnements professionnels complexes et évolutifs. »
Laurent Alvaro
CTO
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : 5 CAS D'USAGE DANS LE SECTEUR DE LA SANTÉ
- Les avancées de la médecine sur-mesure, optimisée par l’intelligence artificielle.
- Les bénéfices de l'IA au service des aidants et des patients.
- La puissance de l’IA pour anticiper les maladies grâce à l’analyse de données.
- Les capacités de l’IA pour optimiser la gestion des ressources et des processus médicaux.
Pourquoi le RAG est-il crucial pour améliorer les fonctionnalités des LLMs ?
Le RAG répond aux principales limites des LLMs, notamment leur tendance à fournir des réponses génériques, à générer des informations erronées (“hallucinations”) et à manquer de données spécifiques. En intégrant des LLMs avec des données externes précises, le RAG permet de produire des réponses plus fiables, précises et adaptées au contexte.
En quoi le RAG se distingue-t-il des moteurs de recherche ou bases de données traditionnels ?
