Comment utiliser la génération augmentée de récupération (RAG) localement

" Dans ce billet de blog, nous explorerons comment utiliser la génération renforcée par la récupération (RAG) pour créer des applications d'IA conversationnelle plus efficaces et plus engageantes. Nous couvrirons les bases de la RAG, ses avantages et donnerons des instructions étape par étape sur comment développer votre propre mécanisme RAG pour une utilisation locale. Qu'est-ce que la RAG ? La RAG (Génération basée sur le renforcement) combine les forces de deux approches éminentes dans le traitement du langage naturel (TLN) : les modèles basés sur la récupération et les modèles basés sur la génération. Dans les méthodes de génération traditionnelles, les systèmes d'IA génèrent du texte à partir de zéro en utilisant des modèles et des règles pré-entraînés. Cependant, cette approche conduit souvent à une créativité limitée, un manque de connaissances spécifiques au contexte et une faible cohérence.