I Bibliothèques Open Source pour créer des recherches RAG, Agents et IA

Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?

Retrieval Augmented Generation (RAG) est une technique d'IA qui combine la recherche d'informations pertinentes et la génération de réponses. Il fonctionne en récupérant d'abord des données à partir de sources externes (comme des documents ou des bases de données), puis en utilisant ces informations pour créer des réponses plus précises et contextuelles. Cela aide l'IA à fournir de meilleures réponses fondées sur des faits plutôt que de se fier uniquement à ce sur quoi elle a été formée.

Comment fonctionne la génération augmentée de récupération (RAG) ?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) fonctionne en améliorant les réponses de l'IA avec des informations pertinentes provenant de sources externes. Voici une explication concise :

1. Lorsqu'un utilisateur pose une question, RAG recherche dans diverses sources de données (telles que des bases de données, des sites Web et des documents) pour trouver des informations pertinentes.
2. Il combine ensuite ces informations récupérées avec la question d'origine pour créer une invite plus informée.
3. Cette invite améliorée est introduite dans un modèle de langage, qui génère une réponse à la fois pertinente par rapport à la question et enrichie avec les informations récupérées. Ce processus permet à l'IA de fournir des réponses plus précises, à jour et contextuelles en tirant parti de sources de connaissances externes ainsi que de ses capacités pré-entraînées.

Comment la génération augmentée de récupération (RAG) aide-t-elle le modèle d'IA ?

RAG rend l'IA plus fiable et à jour en augmentant ses connaissances internes avec des données externes du monde réel. RAG améliore également un modèle d'IA de plusieurs manières clés :

1. Accès à des informations à jour : RAG récupère des informations pertinentes en temps réel à partir de sources externes (telles que des documents, des bases de données ou le Web). Cela signifie que l'IA peut fournir des réponses précises même lorsque ses données d'entraînement sont obsolètes.
2. Précision améliorée : au lieu de s'appuyer uniquement sur les connaissances formées de l'IA, RAG garantit que le modèle génère des réponses basées sur les données les plus pertinentes. Cela rend les réponses plus précises et fondées sur des faits.
3. Meilleure compréhension contextuelle : en combinant les données récupérées avec la requête d'un utilisateur, RAG peut proposer des réponses plus contextuelles, ce qui rend les réponses de l'IA plus adaptées et spécifiques à la situation.
4. Hallucination réduite : les modèles d'IA pure « hallucinent » ou inventent parfois des informations. RAG atténue cela en fondant les réponses sur des données factuelles récupérées, réduisant ainsi le risque d'informations inexactes ou fabriquées.

7 bibliothèques Open Source pour faire de la génération augmentée de récupération

Explorons quelques bibliothèques open source qui vous aident à faire du RAG. Ces bibliothèques fournissent les outils et les frameworks nécessaires pour mettre en œuvre efficacement les systèmes RAG, de l'indexation des documents à la récupération et à l'intégration avec des modèles de langage.

1. TOURBILLON

SWIRL est un logiciel d'infrastructure d'IA open source qui alimente les applications de génération augmentée de récupération (RAG). Il améliore les pipelines d'IA en permettant des recherches rapides et sécurisées dans les sources de données sans déplacer ni copier les données. SWIRL fonctionne à l'intérieur de votre pare-feu, garantissant la sécurité des données tout en étant facile à mettre en œuvre.

Ce qui le rend unique :

• Aucun ETL ou mouvement de données requis.
• Déploiement rapide et sécurisé de l'IA dans des cloud privés.
• Intégration transparente avec plus de 20 grands modèles de langage (LLM).
• Conçu pour sécuriser l'accès aux données et la conformité.
• Prend en charge la récupération de données à partir de 100 applications.

⭐️ SWIRL sur GitHub

2. Cognition

Cognita est un framework open source permettant de créer des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG) modulaires et prêts pour la production. Il organise les composants RAG, ce qui facilite les tests locaux et le déploiement à grande échelle. Il prend en charge divers récupérateurs et intégrations de documents et est entièrement piloté par API, permettant une intégration transparente dans d'autres systèmes.

Ce qui le rend unique :

• Conception modulaire pour les systèmes RAG évolutifs.
• UI permettant aux utilisateurs non techniques d'interagir avec les documents et les questions-réponses.
• L'indexation incrémentielle réduit la charge de calcul en suivant les modifications.

⭐️ Cognita sur GitHub

3. LLM-Ware

LLM Ware est un framework open source permettant de créer des pipelines de génération augmentée de récupération (RAG) prêts pour l'entreprise. Il est conçu pour intégrer de petits modèles spécialisés qui peuvent être déployés de manière privée et sécurisée, ce qui le rend adapté aux flux de travail d'entreprise complexes.

Ce qui le rend unique :

• Propose 50 petits modèles affinés et optimisés pour les tâches d'entreprise.
• Prend en charge une architecture RAG modulaire et évolutive.
• Peut fonctionner sans GPU, permettant des déploiements légers.

⭐️ LLMWare sur GitHub

4. Flux de chiffon

RagFlow est un moteur open source axé sur la génération augmentée de récupération (RAG) utilisant une compréhension approfondie des documents. Il permet aux utilisateurs d'intégrer des données structurées et non structurées pour des réponses aux questions efficaces et fondées sur des citations. Le système offre une architecture évolutive et modulaire avec des options de déploiement faciles.

Ce qui le rend unique :

• Compréhension approfondie intégrée des documents pour gérer des formats de données complexes.
• Citations fondées avec des risques d'hallucinations réduits.
• Prise en charge de divers types de documents tels que les PDF, les images et les données structurées.

⭐️ RAG Flow sur GitHub

5. Graphique RAG

GraphRAG est un système modulaire de génération de récupération et d'augmentation (RAG) basé sur des graphiques, conçu pour améliorer les résultats du LLM en incorporant des graphiques de connaissances structurés. Il prend en charge le raisonnement avancé avec des données privées, ce qui le rend idéal pour les entreprises et les applications de recherche.

Ce qui le rend unique :

• Utilise des graphiques de connaissances pour structurer et améliorer la récupération des données.
• Adapté aux cas d'utilisation complexes en entreprise nécessitant le traitement de données privées.
• Prend en charge l'intégration avec Microsoft Azure pour les déploiements à grande échelle.

? Graphique RAG sur GitHub

6. Botte de foin

Haystack est un framework d'orchestration d'IA open source permettant de créer des applications LLM prêtes pour la production. Il permet aux utilisateurs de connecter des modèles, des bases de données vectorielles et des convertisseurs de fichiers pour créer des systèmes avancés tels que RAG, réponse aux questions et recherche sémantique.

Ce qui le rend unique :

• Pipelines flexibles pour les tâches de récupération, d'intégration et d'inférence.
• Prend en charge l'intégration avec une variété de bases de données vectorielles et de LLM.
• Personnalisable avec des modèles disponibles dans le commerce et affinés.

? Botte de foin sur GitHub

7. Tempête

STORM est un système de conservation des connaissances basé sur LLM qui recherche un sujet et génère des rapports complets avec des citations. Il intègre des méthodes de récupération avancées et prend en charge la pose de questions multi-perspectives, améliorant ainsi la profondeur et la précision du contenu généré.

Ce qui le rend unique :

• Génère des articles de type Wikipédia avec des citations fondées.
• Prend en charge la curation collaborative des connaissances humain-IA.
• Conception modulaire avec prise en charge des sources de récupération externes.

? Tempête sur GitHub

Défis liés à la génération augmentée de récupération

La génération augmentée de récupération (RAG) est confrontée à des défis tels que garantir la pertinence des données, gérer la latence et maintenir la qualité des données. Certains défis sont :

• Pertinence des données : Il peut être difficile de garantir que les documents récupérés sont très pertinents par rapport à la requête, en particulier avec des ensembles de données volumineux ou bruyants.
• Latence : la recherche de sources externes ajoute une surcharge, ralentissant potentiellement les temps de réponse, en particulier dans les applications en temps réel.
• Qualité des données : des données de mauvaise qualité ou obsolètes peuvent conduire à des réponses inexactes ou trompeuses générées par l'IA.
• Évolutivité : gérer des ensembles de données à grande échelle et un trafic utilisateur élevé tout en maintenant les performances peut être complexe.
• Sécurité : garantir la confidentialité des données et gérer les informations sensibles en toute sécurité est crucial, en particulier dans les environnements d'entreprise.

Les plateformes comme SWIRL résolvent ces problèmes en ne nécessitant pas d'ETL (Extract, Transform, Load) ou de déplacement de données, garantissant ainsi un accès plus rapide et plus sécurisé aux données.
Avec SWIRL, la récupération et le traitement s'effectuent à l'intérieur du pare-feu de l'utilisateur, ce qui contribue à préserver la confidentialité des données tout en garantissant des réponses pertinentes et de haute qualité. Son intégration avec les grands modèles de langage (LLM) et les sources de données d'entreprise existants en fait une solution efficace pour surmonter les défis de latence et de sécurité de RAG.

Merci d'avoir lu ?

Merci d'avoir lu mon article et jetez un œil à ces merveilleuses bibliothèques. Partagez la publication si vous le souhaitez. J'écris sur l'IA, les outils open source, Resume Matcher et plus encore.

Voici mes identifiants sur lesquels vous pouvez me contacter :

Suivez-moi sur DEV

Connectez-vous avec moi sur LinkedIn

Suivez-moi sur GitHub

Pour les collaborations envoyez-moi un email à : srbh077@gmail.com

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!