19 juin 2024

Agentic RAG : une révolution dans l’inference d’IA.

L’Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) représente une avancée significative dans le domaine de l’inférence de l’IA, en particulier pour les experts en infrastructure cloud. Cette approche intègre des agents intelligents dans le pipeline RAG, améliorant ainsi la précision, la flexibilité et l’efficacité des systèmes d’IA.

Compréhension du RAG traditionnel

Le RAG traditionnel combine deux composants principaux :

  1. Composant de récupération : Utilise un modèle d’embedding et une base de données vectorielle pour effectuer une recherche de similarité et récupérer des documents pertinents en fonction de la requête de l’utilisateur.
  2. Composant génératif : Un modèle de langage de grande taille (LLM) qui génère des réponses en se basant sur le contexte fourni par les documents récupérés.

Cependant, cette approche présente des limitations, notamment la dépendance à une seule source de connaissance externe et l’absence de mécanismes de raisonnement ou de validation sur la qualité du contexte récupéré.

Introduction de l’Agentic RAG

L’Agentic RAG surmonte ces limitations en incorporant des agents d’IA capables d’orchestrer les composants du pipeline RAG et d’effectuer des actions supplémentaires au-delà de la simple récupération et génération d’informations. Ces agents possèdent des capacités de raisonnement, de planification et d’utilisation d’outils externes, ce qui leur permet de :

Cette approche permet une récupération d’informations plus dynamique et adaptative, améliorant ainsi la pertinence et la précision des réponses générées.

Architecture de l’Agentic RAG

L’architecture de l’Agentic RAG peut varier en complexité, allant d’un système à agent unique à des systèmes multi-agents :

Cette structure modulaire permet une adaptation flexible aux besoins spécifiques de l’application, améliorant ainsi l’efficacité et la précision du système.

Implications pour l’infrastructure cloud

Pour les experts en infrastructure cloud, l’intégration de l’Agentic RAG présente plusieurs considérations techniques :

Des frameworks open-source, tels que Llama Stack, ont été développés pour faciliter la construction de systèmes Agentic RAG en fournissant des API standardisées et une intégration simplifiée avec divers composants, ce qui réduit le temps et les efforts nécessaires au développement et au déploiement de ces systèmes complexes.

Conclusion

L’Agentic RAG représente une évolution majeure dans l’inférence de l’IA, offrant des systèmes plus adaptatifs, précis et efficaces. Pour les professionnels de l’infrastructure cloud, comprendre et intégrer cette approche est essentiel pour développer des solutions d’IA avancées capables de répondre aux exigences complexes des applications modernes.

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