Le spectre d'autonomie RAG : Un guide pour concevoir des systèmes d'IA plus intelligents

Le texte explore les modèles d’architecture cognitive pour les applications alimentées par LLM, en se concentrant sur les systèmes de génération augmentée de récupération (RAG). Il classe ces architectures en six niveaux en fonction de l’autonomie, des étapes codées en dur aux agents entièrement autonomes. Le code classique sans LLM est considéré comme le niveau un. Les niveaux suivants intègrent progressivement les LLM pour des tâches telles que la traduction, l’enchaînement de plusieurs appels LLM et les décisions de routage. Les machines à états introduisent des cycles pour le raffinement adaptatif. Les agents autonomes peuvent choisir des outils et affiner les instructions de manière indépendante. RAG est présenté comme une solution aux limites de LLM, offrant un ancrage factuel et un accès aux données en temps réel. Le texte classe également diverses techniques RAG en fonction des niveaux d’autonomie, illustrant des applications du monde réel. Les niveaux RAG vont de la recherche classique aux approches en chaîne, basées sur un routeur, pilotées par une machine à états et entièrement autonomes. En fin de compte, l’article conseille de sélectionner le niveau d’autonomie approprié en fonction des exigences et de la complexité de l’application spécifique.