Le Côté Méconnu de RAG En Prenant en Compte ses Défis dans les Recherches Spécifiques à un Domaine

Le Côté Méconnu de RAG Surmontant les Défis dans les Recherches Spécifiques à un Domaine

Utilisation de la recherche hybride, du classement hiérarchique et de l’encastrement instructeur pour traiter les documents spécifiques à un domaine qui présentent des similitudes pour notre configuration RAG.

Technologie de recherche augmentée par l'IA générative (image générée avec MidJourney)

Carsales est une plateforme automobile de premier plan, desservant les marchés des voitures et des véhicules de style de vie en Australie, au Chili, en Corée du Sud et aux États-Unis. Notre ambition est de redéfinir l’expérience d’achat et de vente de voitures, en établissant des normes inégalées. Dans cet objectif, l’une de nos fonctionnalités clés est un outil de recherche complet qui analyse des dizaines de milliers d’articles éditoriaux liés à l’automobile. Nous avons actuellement intégré la recherche Google – exclusivement adaptée à notre contenu éditorial et présentée à travers un iframe – les résultats, bien que corrects, reposaient principalement sur des associations lexicales (mots-clés), manquant parfois l’essence ou la signification réelle derrière une requête de recherche.

Résultat de recherche en utilisant la recherche Google existante

Par exemple, une recherche sur “Quel est le nombre de coussins gonflables de la Toyota Corolla 2020 ?” donnerait des résultats pour tout article contenant les mots “Toyota Corolla et coussin gonflable”, etc. Pourtant, ces articles abordent principalement les rappels de coussins gonflables plutôt que le nombre réel de coussins gonflables. Il existe une demande prononcée du côté commercial pour non seulement améliorer cet outil technologiquement, mais aussi repenser son interface pour l’intégrer de manière transparente à notre site web, au-delà d’un simple résultat de recherche Google dans un iframe.

En juillet 2023, nous avons organisé l’un de nos hackathons mondiaux semestriels. Cet événement voit généralement la participation de différents services où des équipes sont formées, des idées sont proposées et, dans un délai serré de 3 jours, elles sont transformées en prototypes fonctionnels. Avec la montée en puissance des modèles de langage massifs (LLMs), nous avons identifié un projet idéal pour ce hackathon : réinventer notre outil de recherche en utilisant un LLM. Et en prime, nous avons remporté le hackathon ! Félicitations à notre superbe équipe qui a travaillé dur dessus !

Dans cet article, nous commencerons par présenter le concept fondamental de notre projet. Ensuite, nous aborderons notre approche RAG préliminaire. Ensuite, nous mettrons en évidence les défis…

We will continue to update IPGirl; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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