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A propos de The Brains Factory
The Brains Factory, ou la fabrique à cerveaux en français, propose du contenu vulgarisé en neurosciences et en intelligence artificielle. L'objectif est clair: comprendre les deux plus gros cerveaux du monde. A travers les articles et les podcasts, vous pourrez en apprendre plus sur votre cerveau ou découvrir plusieurs sujets autour de l'intelligence artificielle (data science, machine learning, etc).
The Brains Factory propose un service d'ateliers de créativité. C'est en mélant les connaissances du cerveau et les techniques de marketing que vous pourrez développer avec des outils scientifiques pour avoir des idées plus innovantes.
#ACTU
❓ 𝐂𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐨𝐩𝐭𝐢𝐦𝐢𝐬𝐞𝐫 𝐯𝐨𝐭𝐫𝐞 𝐑𝐀𝐆 𝐞𝐧 𝐭𝐚𝐧𝐭 𝐪𝐮𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐭 ❓
🆘 6 conseils ici sur ce post !
💻 Pour rappel, RAG= Retrieval Augmented Generation. C'est une technique qui permet d'optimiser les résultats des LLMs pour cibler plus précisement les données qui sont en lien avec la question de l'utilisateur.
💭 Une superbe métaphore dans l'article sourcé :
"In layman terms, RAG is to LLMs what GPS is to drivers. GPS is an external data source, that drivers can use to look up relevant information about the route of the destination. "
🚮 𝐂𝐨𝐧𝐬𝐞𝐢𝐥 𝐧𝐮𝐦 1 : Travaillez sur vos données.
Eviter le "garbage in, garbage out" : trier et nettoyez vos données. L'efficacité du RAG, et donc la qualité de réponse des LLMs, dépend directement des données injectées. Par exemple, des doublons sont souvent présents dans les contexte des LLMs ce qui réduit la fenêtre de connaissance et la pertinence des données de ce dernier.
☯ 𝐂𝐨𝐧𝐬𝐞𝐢𝐥 𝐧𝐮𝐦 2 : Recherche par similarité vectorielle ou par mot-clef ?
Testez puis choisissez la meilleure stratégie d'indexation. L'indexation par similarité vectorielle n'est pas la solution par défaut. Parfois, l'indexation sur la base d'une recherche par mot-clefs est plus efficace notamment dans le cadre de recherche d'item particulier. A contrario, la recherche par similarité vectorielle est plus efficace pour les recherches globales.
📃 𝐂𝐨𝐧𝐬𝐞𝐢𝐥 𝐧𝐮𝐦 3 : Identifiez la taille de vos chunks.
Des chunks plus courts amélioreront la cohérence tandis que des chunks plus longs captureront un contexte plus large si le sujet est très spécifique.
🚮 𝐂𝐨𝐧𝐬𝐞𝐢𝐥 𝐧𝐮𝐦 4 : Utilisez des filtres sur la base de vos metadata.
Rajoutez dans vos chunks des enrichissements comme la date, l'auteur, la provenance, ... Cela vous permettra d'avoir un résultat plus pertinent (exemple : si la question dépend de l'actualité).
🔎 𝐂𝐨𝐧𝐬𝐞𝐢𝐥 𝐧𝐮𝐦 5 : Trier vos résultats avec une technique "rerank".
Les approches de reranking permettent de retrier et de filtrer les résultats de recherche par la pertinence des documents. Cela peut être une bonne méthode alternative à la recherche par similarité vectorielle.
🗣 𝐂𝐨𝐧𝐬𝐞𝐢𝐥 𝐧𝐮𝐦 6 : Transformez les questions/queries.
Si les LLMs ont du mal à trouver des résultats de recherche pertinents, la question est peut-être le problème ! Il est donc intéressant de modifier la question (rephraser ou distinguer les questions au sein de la même requête). Il est possible de créer un système de RAG pour transformer la question initiale en un ensemble de questions à donner au LLM.
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🎙 Sur une échelle de 1 à 10 : à combien estimeriez-vous l'humanité de ChatGPT ?
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Ce podcast est en lien avec l'article ci-dessus.
