Une nouvelle ère de génération de texte RAG, LangChain et bases de données vectorielles

Une nouvelle ère de génération de texte RAG, LangChain et bases de données vectorielles

Introduction

Les techniques innovantes façonnent continuellement la manière dont les machines comprennent et génèrent le langage humain dans le paysage en constante évolution du traitement du langage naturel. Une approche révolutionnaire en la matière est le Retrieval Augmented Generation (RAG), qui combine la puissance des modèles génératifs tels que GPT (Generative Pretrained Transformer) avec l’efficacité des bases de données vectorielles et de langchain.

Le RAG représente un changement de paradigme dans la manière dont les machines traitent le langage, comblant le fossé entre les modèles génératifs et les modèles de récupération pour atteindre un niveau de compréhension contextuelle et de réactivité sans précédent. Dans cet article de blog, nous explorerons les concepts fondamentaux du RAG, son intégration avec les modèles GPT, le rôle des bases de données vectorielles et ses applications dans le monde réel.

Objectifs d’apprentissage

• Comprendre les fondamentaux du Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Acquérir des connaissances sur la base de données vectorielle et son approche innovante de stockage et de récupération de données à l’aide de vecteurs.
• Comprendre comment le RAG, LangChain et la base de données vectorielle travaillent en tandem pour interpréter les requêtes des utilisateurs, récupérer les informations pertinentes et générer des réponses cohérentes.
• Développer des compétences pratiques dans l’application de technologies intégrées pour des applications spécifiques.

Cet article a été publié dans le cadre du Data Science Blogathon.

• DB-GPT Transformant la manière dont nous interagissons avec les bases de données grâce à la technologie propriétaire LLM
• La fonctionnalité ‘À propos de cette image’ de Google une solution à la désinformation générée par l’IA
• Amazon teste un outil de génération d’images alimenté par l’intelligence artificielle pour les annonceurs.

Qu’est-ce que le RAG ?

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) représente une fusion de modèles génératifs et de modèles de récupération. Il combine harmonieusement les capacités créatives des modèles génératifs avec la précision des systèmes de récupération, permettant une génération de contenu diversifié et contextuellement pertinent.

Dans certaines tâches traditionnelles de génération de langage, telles que l’achèvement de texte ou la réponse à une question, les modèles génératifs tels que GPT (Generative Pretrained Transformer) ont montré d’excellentes capacités à générer un texte contextuellement pertinent. Cependant, lorsque le contexte d’entrée est ambigu ou que les données sont rares, ils peuvent produire des réponses incorrectes ou incohérentes.

Les modèles de récupération, quant à eux, peuvent extraire efficacement des réponses pertinentes à partir d’une vaste base de données de réponses pré-écrites ou de documents. Pour fournir des réponses précises, les chatbots et les systèmes de recherche d’informations les utilisent fréquemment. Cependant, parce qu’ils sont limités aux réponses de leur base de données, ils manquent de l’originalité et de l’adaptabilité des modèles génératifs.

Comprendre l’essence du RAG

Le RAG est une approche sophistiquée qui fusionne harmonieusement deux aspects fondamentaux du traitement du langage naturel.

Modèles génératifs

Les modèles génératifs, tels que le GPT (Generative Pretrained Transformer) d’OpenAI, ont été largement reconnus pour générer un texte cohérent et contextuellement pertinent basé sur des ensembles de données d’entraînement à grande échelle. Ces modèles utilisent des architectures neuronales complexes pour prédire et générer des séquences de mots, ce qui les rend très créatifs dans la génération d’un langage semblable à celui des humains.

Modèles de récupération

Les modèles de récupération, quant à eux, sont conçus pour rechercher et récupérer efficacement des informations spécifiques à partir de vastes ensembles de données. Ces modèles, utilisant souvent des techniques avancées telles que les plongements vectoriels, peuvent rapidement identifier des documents, des paragraphes ou des phrases pertinents en fonction de la requête d’entrée.

Qu’est-ce que LangChain?

Commençons par comprendre l’essence de LangChain avant d’en décoder les subtilités. Une bibliothèque fiable appelée LangChain a été créée pour faciliter les interactions avec différents fournisseurs de grands modèles de langage (LLM), tels que OpenAI, Cohere, Bloom, Huggingface, et d’autres. La capacité à créer des chaînes et des connexions logiques qui facilitent la transition d’un ou de plusieurs LLM distingue LangChain des autres plateformes.

Pourquoi LangChain ?

D’innombrables opportunités s’offrent sur LangChain ; votre imagination est la seule limite.

• Imaginez des chatbots qui offrent aux utilisateurs de l’esprit et du charme en plus des informations.
• Imaginez des plateformes de commerce électronique qui recommandent avec précision des produits et incitent les clients à l’achat.
• Envisagez des applications de santé fournissant des informations médicales personnalisées, permettant aux gens de faire des choix éclairés pour leur bien-être.

Vous pouvez avoir des expériences extraordinaires avec LangChain. Vous avez le pouvoir de concrétiser ces concepts juste devant vous.

Bases de données vectorielles dans RAG

Une base de données vectorielle est un système sophistiqué qui stocke et traite des données au format vectoriel. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui reposent sur des tables structurées, les bases de données vectorielles organisent les informations à l’aide de représentations mathématiques vectorielles de points de données dans un espace multidimensionnel. Cette approche unique permet un stockage, une récupération et une manipulation efficaces de vastes ensembles de données, ce qui les rend idéales pour traiter des données complexes et non structurées.

Comment les bases de données vectorielles stockent-elles et récupèrent-elles des données?

Stockage des données sous forme de vecteurs

Dans les bases de données vectorielles, les données sont stockées sous forme de vecteurs pour préserver les relations et les similitudes entre différents points de données. Par exemple, dans un système de recommandation, les préférences des utilisateurs pour les films peuvent être représentées par des vecteurs. Si deux utilisateurs ont des préférences similaires pour les films, leurs vecteurs respectifs seraient proches l’un de l’autre dans l’espace vectoriel.

Les bases de données vectorielles utilisent des structures de données et des algorithmes spécialisés pour stocker ces vecteurs de manière efficace. Une technique courante est l’utilisation d’insertions, où les données brutes sont transformées en vecteurs de taille fixe à l’aide de techniques telles que les insertions de mots pour le traitement du langage naturel ou les insertions d’images pour les tâches de vision par ordinateur.

Indicage et récupération de données

Les bases de données traditionnelles reposent fortement sur des techniques d’indexation pour accélérer la récupération des données. Les bases de données vectorielles utilisent également des stratégies d’indexation, mais elles se concentrent sur les propriétés géométriques des vecteurs. Une méthode largement utilisée est la création d’index spatiaux, tels que des structures d’arbres (comme les arbres R) ou des algorithmes de recherche d’approximation du plus proche voisin (comme le hachage sensible à la localité). Ces méthodes permettent à la base de données d’identifier rapidement les vecteurs proches d’un vecteur de requête donné.

Lorsqu’une requête est effectuée pour trouver des images similaires à une image de référence, la représentation vectorielle de l’image de référence est comparée aux vecteurs de toutes les images stockées à l’aide de mesures de proximité telles que la similarité des cosinus ou la distance euclidienne. Cette comparaison, facilitée par des algorithmes spécialisés, permet à la base de données de récupérer efficacement des images similaires.

Avantages de l’utilisation de bases de données vectorielles dans RAG

RAG combine des techniques de génération de langage traditionnelles avec des méthodes de récupération, permettant aux systèmes d’IA de tirer des informations spécifiques d’un ensemble de données avant de générer une réponse. Lorsqu’il est intégré à des bases de données vectorielles, RAG devient un outil puissant, offrant plusieurs avantages distincts :

Pertinence contextuelle

Les bases de données vectorielles permettent le stockage d’informations contextuelles de manière à préserver les relations et les similitudes entre différents points de données. Lorsqu’il est appliqué à RAG, le contenu généré peut être plus pertinent sur le plan contextuel. En récupérant et en analysant des vecteurs similaires au contexte de la requête, le système d’IA peut formuler des réponses qui correspondent étroitement au contexte de la conversation, améliorant ainsi considérablement l’expérience utilisateur.

Récupération d’informations efficace

Les bases de données traditionnelles ont souvent du mal avec les grands ensembles de données et les requêtes complexes, ce qui entraîne des temps de réponse plus lents. Les bases de données vectorielles, optimisées pour les recherches de similarité, excellent dans la récupération d’informations efficace. Lorsqu’elles sont intégrées à des modèles RAG, elles permettent un accès rapide aux points de données pertinents. Cette rapidité est essentielle dans des applications telles que les chatbots, les systèmes de support client et les moteurs de recommandation de contenu où des réponses rapides sont primordiales.

Sémantique précise

Les représentations vectorielles capturent les similitudes sémantiques entre les mots et les phrases. Lors de la génération de réponses à l’aide de RAG, les bases de données vectorielles aident à comprendre les mots-clés et les nuances sémantiques de la requête. Cela garantit que le contenu généré n’est pas simplement une correspondance de mots-clés, mais une réponse sémantiquement précise et significative, améliorant ainsi la qualité globale des interactions.

Prise de décision améliorée

Les systèmes RAG peuvent prendre des décisions plus éclairées en tirant parti de la richesse des données stockées dans les bases de données vectorielles. Que ce soit pour générer des recommandations de produits, répondre à des requêtes complexes ou aider à l’analyse des données, la compréhension globale issue des représentations vectorielles aide les systèmes d’IA à fournir des informations et des recommandations précieuses.

L’intégration de bases de données vectorielles dans Retrieval Augmented Generation améliore la précision et la pertinence du contenu généré et ouvre de nouvelles possibilités en matière de personnalisation, de compréhension contextuelle et de réactivité en temps réel.

Mettre tout en place

Nous pouvons développer un système d’IA augmentée par récupération qui est à la fois génératif et basé sur la récupération en combinant la puissance des modèles GPT d’OpenAI, LangChain et Pinecone Vector Databases. Ce système peut récupérer et utiliser des informations particulières en plus de produire un texte créatif et semblable à celui d’un humain.

• Chargement: Nous devons d’abord charger nos données. Différents chargeurs dans LangChain peuvent être utilisés.
• Scission: Les diviseurs de texte divisent les documents en morceaux de taille prédéterminée.
• Stockage: Les morceaux, tels qu’un magasin de vecteurs, seront conservés et fréquemment intégrés dans le stockage.
• Récupération: L’application récupère les morceaux du stockage, fréquemment avec des plongements de question d’entrée similaires.
• Génération: Un LLM utilise une instruction contenant la requête et les données récupérées pour générer une réponse.

Mise en œuvre de la réponse aux questions dans LangChain

Il existe différentes façons de répondre aux questions dans LangChain. Certaines d’entre elles sont discutées ci-dessous :

1. load_qa_chain

Il effectue la réponse aux questions à chaque appel sur tous les documents passés. C’est simple et complet, mais parce qu’il peut ne pas se concentrer sur les composants les plus essentiels de la question, il peut être plus lent et moins efficace que RetrievalQA.

2. RetrievalQA

RetrievalQA effectue une réponse aux questions sur la partie du texte la plus pertinente. C’est plus rapide et plus efficace que load_qa_chain et l’utilise en interne sur chaque morceau. Étant donné que les documents ne fournissent pas toujours les meilleurs morceaux de texte pour la question, ces gains de performance s’accompagnent du risque de perdre certains contexte ou informations.

3. VectorstoreIndexCreator

RetrievalQA peut fonctionner avec moins de lignes de code grâce à VectorstoreIndexCreator, un wrapper de niveau supérieur.

4. ConversationalRetrievalChain

ConversationalRetrievalChain offre un composant d’historique de chat, qui est un développement de RetriervalQAChat.

Discutons-en en détail.

Importer les bibliothèques nécessaires

from langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.llms import OpenAIfrom langchain.document_loaders import TextLoaderfrom langchain.document_loaders import PyPDFLoaderfrom langchain.indexes import VectorstoreIndexCreatorfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.vectorstores import Chromaimport osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""llm = OpenAI()

 load_qa_chain

Cela charge une chaîne que vous pouvez utiliser pour répondre aux questions sur un ensemble de documents. Cela utilise tous les documents, donc il peut y avoir un problème lors de l’utilisation de fichiers volumineux.

from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain# load documentloader = PyPDFLoader("/content/example.pdf")documents = loader.load()chain = load_qa_chain(llm=OpenAI(), chain_type="map_reduce")query = "Combien de publications AI en 2021 ?"chain.run(input_documents=documents, question=query)

Nous utilisons le type de chaîne map_reduce. Si du contenu est utilisé, le nombre de jetons dépasse la limite car il prend une liste de documents, les insère tous dans une instruction, puis passe cette instruction à un LLM.

Pour plusieurs documents

Pour plusieurs documentsloaders = [....]documents = []for loader in loaders:     documents.extend(loader.load())     chain = load_qa_chain(llm=OpenAI(), chain_type="map_reduce")query = "Combien de publications AI en 2021 ?"chain.run(input_documents=documents, question=query)

Chaîne de récupération QA

La chaîne RetrievalQA utilise load_qa_chain en interne. Nous récupérons le morceau de texte le plus pertinent et le transmettons au modèle linguistique de notre choix.

Chargement du document

La première étape consiste à charger les données dont nous avons besoin pour répondre aux questions. Nous pouvons utiliser l’un des nombreux chargeurs de données intégrés à Langchain. Ici, nous utilisons PyPDFLoader, qui charge les données du fichier pdf présent.

loader = PyPDFLoader("/content/example.pdf")documents = loader.load()

Division des documents

Après avoir terminé le grattage et le chargement, nous passons à la fragmentation et au nettoyage des données. Il est crucial de fragmenter les données afin d’intégrer une quantité importante de contexte dans notre index vectoriel. Nous n’incorporons que quelques mots car ils ne contiennent pas suffisamment d’informations pour correspondre à des vecteurs pertinents, et incorporer une page entière prendrait trop de place dans la fenêtre de contexte de la demande.

Langchain prend en charge de nombreux séparateurs de texte. Ici, nous utilisons la division par caractère car cela facilitera la gestion directe de la longueur du contexte, en choisissant une taille de fragment d’environ 1000 jetons pour ce cas d’utilisation. Nous définissons également une petite longueur de chevauchement pour préserver la continuité du texte entre nos fragments.

# diviser les documents en fragments text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=20)texts = text_splitter.split_documents(documents)

Utilisation de l’incorporation et de la base de données vectorielle

Après avoir rassemblé nos sources de données, il est temps de créer notre index de base de connaissances. Vous pouvez localiser rapidement des vecteurs en fonction de critères spécifiques, tels que la similarité ou la distance, en créant un index, essentiellement une carte ou une référence.

Utilisez OpenAI pour les incorporations et ChromaDB comme base de données vectorielle. Les vecteurs de document peuvent être ajoutés à l’index une fois créé.

# sélectionner les incorporations que nous voulons utiliserembeddings = OpenAIEmbeddings()# créer la base de vecteurs à utiliser comme indexedb = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

Utilisation de la recherche

Il est temps de définir notre récupérateur une fois notre base de vecteurs indexée. Le module de recherche utilise son algorithme de recherche pour déterminer comment les documents pertinents sont récupérés dans la base de données vectorielle.

En NLP, la récupération est essentielle, en particulier dans les applications qui utilisent des moteurs de recherche, des systèmes de question-réponse et des récupérations d’informations. L’objectif d’un récupérateur est de rechercher efficacement dans un corpus de documents de taille importante pour trouver ceux susceptibles de contenir des informations spécifiques à l’utilisateur.

# exposer cet index dans un interfaçage de récupérationretriever = db.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k":2})

Types de recherche

Différents types de recherches peuvent être utilisés dans la récupération.

• Similarité sémantique : La recherche sémantique récupère tous les documents similaires mais n’impose pas de diversité.
• MMR (Maximal Marginal Relevance) : Ne regarde pas seulement la similarité mais aussi la diversité. Le premier fragment est un peu différent du deuxième.

Création de la chaîne

Nous pouvons maintenant construire la chaîne de recherche conversationnelle maintenant que nous avons toutes les parties nécessaires. Afin de faciliter les interactions conversationnelles, cette chaîne s’appuie sur RetrievalQAChain en incluant un élément d’historique de chat. Nous utilisons le type de chaîne “stuff”.

# créer une chaîne pour répondre aux questionsqa = RetrievalQA.from_chain_type(    llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=retriever, return_source_documents=True)query = "quel est le nombre total de publications sur l'IA?"result = qa({"query": query})

Chaîne de recherche conversationnelle

La chaîne ConversationalRetrievalQA s’appuie sur RetrievalQAChain pour fournir un composant d’historique de chat.

• Elle combine d’abord l’historique de chat et la question en une seule question.
• Ensuite, elle recherche les documents pertinents dans le récupérateur.
• Et ensuite, elle transmet ces documents et la question à une chaîne de question-réponse pour retourner une réponse.

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain# charger le documentloader = PyPDFLoader("/content/example.pdf")documents = loader.load()# diviser les documents en fragments text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)texts = text_splitter.split_documents(documents)# sélectionner les incorporations que nous voulons utiliserembeddings = OpenAIEmbeddings()# créer la base de vecteurs à utiliser comme indexedb = Chroma.from_documents(texts, embeddings)# exposer cet index dans un interfaçage de récupérationretriever = db.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k":2})# créer une chaîne pour répondre aux questionsqa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(OpenAI(), retriever)

Première question

Nous commençons par créer un historique de chat vide et nous ajoutons toutes les requêtes des utilisateurs et les réponses du chatbot.

chat_history = []query = "quel est le nombre total de publications sur l'IA?"result = qa({"question": query, "chat_history": chat_history})

Deuxième requête

L’historique de chat contient maintenant la requête précédente de l’utilisateur et la réponse du chatbot.

chat_history = [(query, result["answer"])]query = "Que donne ce nombre divisé par 2?"result = qa({"question": query, "chat_history": chat_history})

Réduire les hallucinations dans les applications GenAI avec RAG

Dans le contexte de l’intelligence artificielle générative, en particulier avec des modèles tels que le Retrieval-Augmented Generation (RAG), il est essentiel de réduire les hallucinations. RAG combine des techniques de recherche d’informations et de génération de langage, permettant aux systèmes d’IA de générer du contenu basé sur des informations récupérées et pertinentes. Cependant, des hallucinations peuvent encore survenir.

Causes des hallucinations

• Biais des données: Le modèle peut générer un contenu biaisé ou halluciné si les données d’entraînement contiennent des informations biaisées.
• Sur-optimisation: Les modèles qui sont trop complexes ou trop longuement entraînés peuvent mémoriser des motifs rares dans les données d’entraînement, ce qui entraîne des hallucinations.
• Ambiguïté dans les données d’entraînement: Si les données d’entraînement manquent de contexte ou contiennent des informations ambiguës, le modèle peut combler les lacunes avec du contenu halluciné.

Voici comment vous pouvez utiliser RAG efficacement pour réduire ces hallucinations :

Utilisation de requêtes ciblées

Formulez des requêtes précises pour la recherche d’informations. En formulant des requêtes ciblées, les informations non pertinentes ou trompeuses sont moins susceptibles d’être récupérées, réduisant ainsi les chances d’hallucinations.

# Exemple d'une requête ciblée utilisant RAGquery = "Contexte pertinent pour générer une réponse."retrieved_information = retrieve_information(query)

Incorporation d’un contexte riche

RAG permet d’inclure un contexte lors de la génération des réponses. En incluant un contexte pertinent à partir des informations récupérées, le contenu généré est plus ancré dans la réalité et moins sujet aux hallucinations.

# Incorporation des informations récupérées comme contexte pour la générationcontext = preprocess_retrieved_info(retrieved_information)generated_response = generate_response_with_context(user_query, context)

Scores de confiance

Attribuez des scores de confiance aux informations récupérées. Des scores de confiance élevés indiquent des informations fiables. Filtrer les réponses en fonction de ces scores de confiance pour s’assurer que seules les informations dignes de confiance contribuent au contenu généré.

# Filtrage des informations récupérées en fonction des scores de confianceconfident_retrieved_info = filter_high_confidence_info(retrieved_information)generated_response = generate_response(user_query, confident_retrieved_info)

Boucle de validation humaine

Introduisez une étape de validation humaine. Des modérateurs humains peuvent examiner les réponses générées. Si une réponse contient un contenu potentiellement halluciné, le système peut le signaler pour une révision humaine avant de le présenter aux utilisateurs.

# Boucle de validation humaine pour les réponses généréesgenerated_response = generate_response(user_query, retrieved_information)if requires_human_validation(generated_response):    reviewed_response = human_review(generated_response)    send_response_to_user(reviewed_response)else:    send_response_to_user(generated_response)

En intégrant ces stratégies, RAG peut réduire considérablement les hallucinations dans les applications d’IA générative.

Évaluation des applications RAG

Pour les différentes composantes de notre application RAG, nous avons jusqu’à présent sélectionné des valeurs typiques/arbitraires. Cependant, si nous changeons quelque chose, comme notre LLM, modèle d’encastrement ou logique de morcellement, comment pouvons-nous être sûrs que notre configuration est meilleure qu’avant ? Nous devons créer des méthodes fiables pour évaluer quantitativement une tâche générative comme celle-ci, car elle est très complexe. Nous devons effectuer à la fois des évaluations unitaires ou de composants et des évaluations de bout en bout, car notre application comporte de nombreux éléments en mouvement.

Évaluation par composant

Cela peut nécessiter l’évaluation des éléments suivants :

Récupération de manière isolée : C’est la meilleure source dans nos fragments récupérés.

Réponse du LLM : Est-ce que le LLM peut produire une réponse de haute qualité étant donné cette source ?

Évaluation globale de la qualité du système

De plus, nous pouvons évaluer la qualité globale du système, qui accède aux sources de données et la qualité de la réponse pour une évaluation de bout en bout.

Considérations éthiques à l’ère des technologies de l’information avancées

Les considérations éthiques sont cruciales pour façonner la trajectoire de l’innovation dans les technologies de l’information avancées, où la génération améliorée par récupération (RAG), LangChain et les bases de données vectorielles s’entrelacent de manière transparente. Alors que ces technologies de pointe redéfinissent la façon dont nous traitons l’information et interagissons avec les données, il est impératif d’examiner les implications éthiques dans ce paysage transformateur.

Confidentialité et sécurité des données

La fusion des processus de récupération, de LangChain et des bases de données vectorielles permet de traiter, récupérer et générer de vastes quantités de données. Des préoccupations éthiques se posent quant à la confidentialité et à la sécurité de ces données. Il est essentiel de garantir un cryptage robuste, des contrôles d’accès stricts et des politiques transparentes d’utilisation des données pour protéger les informations des utilisateurs contre l’accès non autorisé et les abus.

Biais et équité

Ces technologies entraînent des algorithmes sur des ensembles de données étendus, héritant potentiellement des biais présents dans les données. Il est crucial de s’attaquer aux biais algorithmiques afin de prévenir des résultats discriminatoires, en particulier dans les applications de traitement du langage et de génération de contenu.

Responsabilité et transparence

Les développeurs, les organisations et les décideurs politiques doivent être responsables de leurs créations à mesure que ces technologies évoluent. Une communication transparente sur le fonctionnement de ces systèmes, les sources de données et les algorithmes utilisés favorise la confiance des utilisateurs.

Conclusion

En conclusion, la fusion de technologies de pointe telles que la génération améliorée par récupération (RAG), LangChain et la base de données vectorielle marque une étape importante dans le traitement naturel du langage et la récupération d’information. La synergie entre ces outils avancés amplifie l’efficacité de la récupération de données et élève la qualité du contenu généré à des niveaux sans précédent.

Avec la génération améliorée par récupération, nous avons comblé le fossé entre les méthodes de recherche traditionnelles et la compréhension du langage naturel. En intégrant les compétences linguistiques de LangChain et la structure de données robuste de Vector Database, nous avons créé un écosystème fluide où les machines comprennent rapidement les subtilités du langage humain, accèdent à des informations pertinentes et produisent un contenu cohérent, précis et riche en contexte. Alors que nous avançons, la collaboration entre RAG, LangChain et Vector Database promet un avenir où l’interaction homme-machine est à la fois efficace et profondément significative. Le voyage ne s’arrête pas ici ; il évolue simplement, et à chaque étape, nous nous rapprochons d’un monde où la technologie augmente véritablement nos capacités, rendant le complexe simple et l’inimaginable atteignable.

Points clés à retenir

• Les entreprises et les particuliers peuvent accéder efficacement aux informations pertinentes en exploitant la compréhension du langage naturel de RAG en conjonction avec l’analyse linguistique de LangChain et les capacités de récupération de données structurées de Vector Database.
• La collaboration entre RAG, LangChain et Vector Database élève la génération de contenu à des niveaux sans précédent.
• Des assistants virtuels plus intelligents, des chatbots intuitifs et des outils d’analyse de données perspicaces deviennent possibles, améliorant les expériences des utilisateurs dans diverses applications. Ce changement transformateur fait en sorte que la technologie serve réellement d’augmentation des capacités humaines.

Questions fréquemment posées

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