Votre modèle d'IA a-t-il déjà fourni une réponse fiable que vos utilisateurs ont qualifiée d'obsolète ? C'est le genre d'expérience qui conduit votre équipe à remettre en question chacune de ses réponses.
Cela ressemble au cauchemar de tout développeur et passionné d'IA, n'est-ce pas ?
Les grands modèles de langage (LLM) fonctionnent sur des données d'apprentissage, mais à mesure que les données vieillissent, des inexactitudes s'immiscent. Étant donné que le réapprentissage coûte des millions, l'optimisation est la solution la plus intelligente.
La génération augmentée par récupération (RAG) et le réglage fin sont les meilleurs cadres pour améliorer la précision. Cependant, étant donné les différences entre chaque approche, ils sont idéaux pour différentes applications. Le bon cadre est la clé pour améliorer efficacement votre LLM.
Mais lequel vous convient le mieux ?
Cet article traite du dilemme entre le RAG et le réglage fin. Que vous travailliez avec des données spécifiques à un domaine ou que vous cherchiez à mettre en place des solutions de récupération de données de haute qualité, vous trouverez ici des réponses !
⏰ Résumé en 60 secondes
- L'amélioration des performances des LLM et des modèles d'IA est un élément clé de chaque entreprise et de chaque fonction de développement. Bien que le RAG et le réglage fin soient des approches populaires, il est important d'en comprendre les nuances et l'impact
- Le RAG équipe les LLM d'une récupération de données externes en temps réel, réduisant ainsi les coûts de formation
- Le réglage fin optimise les LLM en s'entraînant sur des ensembles de données spécialisés, améliorant ainsi la précision pour des tâches spécifiques à un domaine
- Le RAG est préférable pour les environnements de données en évolution rapide tels que la finance, les mises à jour juridiques et le service client
- Le réglage fin est idéal pour l'IA spécifique à une marque, les industries soumises à des exigences de conformité strictes et l'analyse des sentiments
- ClickUp Brain combine les deux, en utilisant le RAG pour les informations contextuelles et le réglage fin pour une automatisation et une génération de contenu sur mesure
- Les outils de ClickUp, optimisés par l'IA, boostent la récupération des connaissances, l'automatisation des flux de travail et la gestion de projet pour une efficacité maximale
Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?
Examiner de nouveaux rapports et sondages que votre LLM a manqués ? C'est là que vous avez besoin du RAG. Pour mieux comprendre, examinons les bases de cette approche.
Définition du RAG
RAG est un cadre d'IA qui implique une récupération d'informations supplémentaires pour votre LLM afin d'améliorer la précision des réponses. Avant de générer les réponses du LLM, il extrait les données les plus pertinentes de sources externes, telles que des sources de connaissances ou des bases de données.
Considérez-le comme l'assistant de recherche au sein du modèle LLM ou du modèle génératif d'IA.
👀 Le saviez-vous ? Les LLM, en particulier les générateurs de texte, peuvent halluciner en générant des informations fausses mais plausibles. Tout cela à cause des lacunes dans les données d'apprentissage.
Avantages clés du RAG
C'est probablement clair maintenant. RAG est une couche supplémentaire d'IA connectée dont votre entreprise a besoin. Pour mettre en lumière son potentiel, voici les avantages qu'elle offre :
- *réduction des coûts de formation : élimine le besoin de réentraînement fréquent du modèle grâce à la récupération dynamique des informations. Cela permet un déploiement plus rentable de l'IA, en particulier pour les domaines dont les données évoluent rapidement
- Évolutivité : élargit les connaissances du LLM sans augmenter la taille du système principal. Ils aident les entreprises à évoluer, à gérer de grands ensembles de données et à exécuter davantage de requêtes sans coûts informatiques élevés
- *mises à jour en temps réel : reflètent les dernières informations dans chaque réponse et maintiennent la pertinence du modèle. Donner la priorité à la précision grâce à des mises à jour en temps réel est essentiel dans de nombreuses opérations, notamment l'analyse financière, les soins de santé et les audits de conformité
📮 ClickUp Insight : La moitié de nos répondants ont du mal à adopter l'IA ; 23 % ne savent tout simplement pas par où commencer, tandis que 27 % ont besoin de plus de formation pour faire quoi que ce soit de plus avancé.
ClickUp résout ce problème grâce à une interface familière qui permet de discuter comme si vous envoyiez des SMS. Les équipes peuvent se lancer directement avec des questions et des demandes simples, puis découvrir naturellement des fonctionnalités d'automatisation et des flux de travail plus puissants au fur et à mesure, sans la courbe d'apprentissage intimidante qui retient tant de gens.
Cas d'utilisation du RAG
Vous vous demandez où le RAG excelle ? Considérez ces cas d'utilisation clés :
Chatbots et service client
Les requêtes des clients nécessitent souvent des réponses actualisées et adaptées au contexte. RAG améliore les capacités des chatbots en récupérant les derniers articles, politiques et étapes de dépannage de l'Assistance.
Cela permet une assistance plus précise et en temps réel sans formation préalable approfondie.
Récupération dynamique de documents
Le RAG optimise la recherche de documents en extrayant les sections les plus pertinentes de vastes référentiels. Au lieu de résumés génériques, les LLM peuvent fournir des réponses précises à partir de manuels, de documents de recherche ou de documents juridiques mis à jour.
L'adoption de LLM basés sur RAG rend la récupération d'informations plus rapide et plus précise.
🧠 Anecdote : Meta, propriétaire de Facebook, Instagram, Threads et WhatsApp, a introduit le RAG dans le développement de LLM en 2020.
Qu'est-ce que le réglage fin ?
Voyons ce que fait le réglage fin.
Définition du réglage fin
Le réglage fin implique l'apprentissage d'un modèle de langage pré-entraîné. Oui, beaucoup d'apprentissage, qui peut être expliqué par le point et la focalisation.
🧠 Le saviez-vous ? Dans l'apprentissage des modèles de langage à grande échelle (LLM), les « poids » sont les paramètres ajustables du réseau neuronal qui déterminent la force des connexions entre les neurones, stockant essentiellement les informations apprises ; le processus d'apprentissage optimise ces poids pour minimiser les erreurs de prédiction.
d'autre part, le « focus » englobe plusieurs aspects : il implique une curation minutieuse des données pour garantir leur qualité et leur pertinence, l'utilisation de mécanismes d'attention pour prioriser les segments d'entrée pertinents et le réglage fin ciblé pour spécialiser le modèle pour des tâches spécifiques.
Grâce à des ensembles de données spécialisés, le réglage fin permet aux modèles d'IA de se concentrer sur l'exécution de tâches spécifiques à un domaine. En ajustant les poids et la focalisation du modèle, votre LLM acquiert une meilleure compréhension du contexte et une plus grande précision.
Pensez à affiner le niveau de maîtrise dont votre LLM a besoin pour parler la langue de votre secteur. Voyons comment cette stratégie d'IA s'intègre dans le processus de réponse rapide :
Avantages du réglage fin
Les techniques de réglage fin ne sont que des ajustements de l'IA. Il s'agit plutôt de pouvoir zoomer sur des détails prédéfinis. Voici les avantages qui en découlent :
- *optimisation spécifique à une tâche : des ensembles de données spécialisés affinent les réponses du LLM pour des tâches spécifiques. Vous voulez aider les utilisateurs à éviter les maux de tête causés par des invites, instructions complexes ? Le réglage fin aide les développeurs à obtenir des solutions d'IA sur mesure
- Amélioration de la précision pour les applications de niche : La connaissance du domaine réduit les erreurs et améliore la précision de chaque réponse. Le réglage fin augmente également la fiabilité d'un LLM, permettant aux entreprises de se détendre en matière de microgestion et de surveillance manuelle
- *personnalisation pour la voix de la marque et la conformité : le réglage fin permet d'enseigner aux LLM les termes, le style et les réglementations de l'entreprise. Cela permet de maintenir une voix de marque cohérente et une conformité spécifique au secteur
➡️ À lire également : Techniques d'IA : maîtriser l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel
Cas d'utilisation du réglage fin
Votre processus de réglage fin débloque l'efficacité ciblée. Voici ce qui le distingue :
Systèmes d'assurance qualité spécifiques à un domaine
Des secteurs tels que le droit, la santé et la finance s'appuient sur des réponses précises et adaptées à leur domaine d'expertise fournies par l'IA. Le réglage fin permet de doter les LLM de connaissances spécialisées, garantissant ainsi des réponses précises aux questions (QA).
Un assistant juridique basé sur l'IA, par exemple, peut interpréter les contrats avec plus de précision, tandis qu'un chatbot médical peut fournir des conseils basés sur les symptômes en utilisant des ensembles de données fiables.
Analyse des sentiments et flux de travail personnalisés
Les entreprises utilisent un modèle affiné pour surveiller les marques, analyser les commentaires des clients et automatiser les flux de travail adaptés à des besoins opérationnels uniques. Un outil basé sur l'IA peut détecter les nuances de sentiment dans les avis sur les produits, aidant ainsi les entreprises à affiner leurs offres.
Dans les RH, combiner le réglage fin et le traitement du langage naturel aide l'IA à analyser les sondages auprès des employés et à signaler les préoccupations liées au lieu de travail avec une meilleure prise en compte du contexte.
💡 Conseil de pro : Le réglage fin peut impliquer l'ajout de données plus diverses pour éliminer les biais potentiels. Ce n'est pas exactement spécifique à un domaine, mais c'est tout de même une application cruciale.
Comparaison : RAG vs. réglage fin
Il est indéniable que les deux stratégies d'IA visent à améliorer les performances.
Mais le choix semble encore assez délicat, n'est-ce pas ? Voici une comparaison entre le réglage fin et le RAG pour vous aider à prendre la bonne décision concernant vos investissements dans le LLM.
| Aspect | RAG (Retrieval-augmented generation) | Réglage fin |
| Définition | Permet à LLM de récupérer en temps réel des données pertinentes provenant de sources externes grâce à son système dédié | Entraîne un modèle pré-entraîné avec des ensembles de données spécialisés pour des tâches spécifiques à un domaine |
| Performances et précision | Idéal pour la récupération de données en temps réel, mais la précision dépend de la qualité des données externes | Améliore la précision contextuelle et les réponses spécifiques à une tâche |
| Coûts et ressources nécessaires | Une approche initiale plus rentable se concentre sur l'accès aux données en temps réel | Nécessite plus de ressources pour la formation initiale, mais rentable à long terme |
| Maintenance et évolutivité | Très évolutif et flexible, mais dépend de la fréquence des mises à jour des sources externes | Nécessite des mises à jour et une maintenance fréquentes, mais offre des performances stables à long terme |
| Cas d'utilisation | Chatbots, récupération dynamique de documents, analyse en temps réel | Systèmes d'assurance qualité spécifiques à un domaine, analyse des sentiments et personnalisation de la voix de la marque |
| Quand choisir | Données en évolution rapide, mises à jour en temps réel et priorisation des coûts des ressources | Segments de clientèle de niche, logique spécifique à un domaine, personnalisation spécifique à une marque |
| Idéal pour | Les industries ont besoin d'informations précises en temps réel (finance, juridique, service client) | Secteurs nécessitant un langage, une conformité ou un contexte spécifiques (santé, juridique, RH) |
Besoin d'un peu plus de clarté pour dissiper vos doutes ? Voici un comparatif des aspects clés qui ont un impact sur vos besoins.
Performances et précision
En matière de performance, le RAG joue un rôle clé en extrayant de nouvelles données de sources externes. Sa précision et ses temps de réponse dépendent de la qualité de ces données. Cette dépendance vis-à-vis des bases de données externes permet au RAG de fournir efficacement des informations à jour.
Le réglage fin, en revanche, améliore la façon dont le modèle traite et répond grâce à un recyclage spécialisé. Ce processus permet d'obtenir des réponses plus précises sur le plan contextuel, en particulier pour les applications de niche. Les LLM réglés avec précision sont idéaux pour maintenir la cohérence dans les secteurs aux exigences strictes, tels que la santé ou la finance.
Conclusion : Le RAG est idéal pour les données en temps réel et le réglage fin pour des réponses précises en fonction du contexte.
Un utilisateur de Reddit déclare
Si vous utilisez un petit modèle et une bonne base de données dans le pipeline RAG, vous pouvez générer des ensembles de données de haute qualité, mieux que d'utiliser les sorties d'une IA de haute qualité.
Si vous utilisez un petit modèle et une bonne base de données dans le pipeline RAG, vous pouvez générer des ensembles de données de haute qualité, mieux que d'utiliser les sorties d'une IA de haute qualité.
💡 Conseil de pro : Pour guider votre LLM vers une sortie spécifique, concentrez-vous sur une ingénierie efficace et rapide.
Coûts et ressources nécessaires
Le RAG est généralement plus rentable au départ car il ajoute seulement une couche pour la récupération des données externes. En évitant de devoir réentraîner l'ensemble du modèle, il s'avère être une option beaucoup plus économique, en particulier dans les environnements dynamiques. Cependant, les coûts opérationnels pour l'accès aux données en temps réel et le stockage peuvent s'accumuler.
Le réglage fin nécessite davantage de préparation des jeux de données et de ressources de formation, mais constitue un investissement à long terme. Une fois réglés, les LLM nécessitent moins de mises à jour, ce qui permet d'obtenir des performances prévisibles et de réaliser des économies. Les développeurs doivent mettre en balance l'investissement initial et les dépenses opérationnelles courantes.
*conclusion : le RAG est rentable, simple à mettre en œuvre et offre des avantages rapides. Le réglage fin nécessite des ressources importantes au départ, mais améliore la qualité du LLM et permet de réaliser des économies à long terme.
💡 Conseil de pro : Votre système RAG n'est aussi intelligent que les données qu'il extrait. Gardez vos sources propres et regroupez-les avec des données précises et à jour !
Maintenance et évolutivité
Le RAG offre une excellente évolutivité car l'accent est principalement mis sur l'extension de la source externe. Sa flexibilité et son adaptabilité le rendent parfait pour les industries en évolution rapide. Cependant, la maintenance dépend de la fréquence des mises à jour des bases de données externes.
Le réglage fin nécessite une maintenance assez fréquente, surtout lorsque les informations spécifiques au domaine changent. Bien qu'il demande plus de ressources, il offre une plus grande cohérence dans le temps et nécessite progressivement moins d'ajustements. Cela dit, l'évolutivité du réglage fin est beaucoup plus complexe, car elle implique des ensembles de données plus vastes et plus diversifiés.
*conclusion : le RAG est la meilleure solution pour une mise à l'échelle rapide et un réglage fin pour une maintenance minimale et des performances stables.
Un utilisateur de Reddit ajoute
Lorsque la tâche est petite, il est souvent plus efficace d'obtenir un modèle plus grand plutôt que d'affiner un modèle plus petit.
Lorsque la tâche est petite, il est souvent plus efficace d'obtenir un modèle plus grand plutôt que d'affiner un modèle plus petit.
👀 Le saviez-vous ? Il existe des solutions d'IA capables de sentir maintenant. Compte tenu de la complexité des parfums, cela implique de nombreux ajustements réguliers et une récupération complexe des données.
Quelle approche convient le mieux à votre cas d'utilisation ?
Malgré la compréhension des nuances, prendre la décision peut sembler vide sans référence ou contexte apparent. Examinons quelques scénarios d'entreprise mettant en évidence la façon dont chaque modèle d'IA fonctionne mieux.
Quand choisir le RAG ?
Le RAG permet d'alimenter votre LLM avec les faits et les informations appropriés, y compris les normes techniques, les enregistrements des équipes commerciales, les commentaires des clients, etc.
Comment mettre cela en pratique ? Envisagez ces scénarios pour adopter le RAG dans vos opérations :
Cas d'utilisation n° 1 : Analyse en temps réel
- *scénario : Une société de technologie financière fournit aux traders des informations sur les marchés basées sur l'IA. Les utilisateurs posent des questions sur les tendances boursières, et le système doit récupérer les derniers rapports de marché, les documents déposés auprès de la SEC et les actualités
- *pourquoi RAG l'emporte : Les marchés boursiers évoluent rapidement, donc le recyclage constant des modèles d'IA est coûteux et inefficace. RAG maintient les choses au point en ne tirant que les données financières les plus récentes, en réduisant les coûts et en augmentant la précision
- *règle de base : le RAG doit être votre stratégie de prédilection pour la gestion par l'IA de données en évolution rapide. Les applications les plus courantes sont l'analyse des données des réseaux sociaux, l'optimisation énergétique, la détection des menaces de cybersécurité et le suivi des commandes
Cas d'utilisation n° 2 : Contrôles des données et conformité réglementaire
- *scénario : Un assistant juridique doté d'une IA aide les avocats à rédiger des contrats et à vérifier la conformité avec les lois en constante évolution en consultant les derniers statuts, précédents et décisions
- *pourquoi RAG l'emporte : La vérification des aspects juridiques et commerciaux ne justifie pas de mises à jour comportementales approfondies. RAG fait très bien le travail en extrayant les textes juridiques d'un ensemble de données central en temps réel
- *règle générale : RAG excelle dans les informations basées sur les ressources et les statistiques. Pour maximiser cela, il serait judicieux d'utiliser des assistants médicaux basés sur l'IA pour les recommandations de traitement et des chatbots pour le dépannage et les mises à jour des politiques
Vous vous demandez toujours si vous avez besoin de RAG dans votre LLM ? Voici une checklist rapide :
- Avez-vous besoin de nouvelles données de haute qualité sans modifier le LLM lui-même ?
- Vos informations changent-elles souvent ?
- Votre LLM a-t-il besoin de travailler avec des informations dynamiques au lieu de données d'apprentissage statiques ?
- Souhaitez-vous éviter des dépenses importantes et un long processus de réapprentissage des modèles ?
➡️ À lire également : Les meilleurs outils d'ingénierie des invites, instructions pour l'IA générative
Quand le réglage fin est plus efficace
Comme nous l'avons mentionné précédemment, le réglage fin est l'école supérieure de l'IA. Votre LLM peut même apprendre le jargon de l'industrie. Voici un aperçu de l'industrie sur les domaines dans lesquels il excelle vraiment :
Cas d'utilisation n° 1 : Ajouter la voix et la tonalité de la marque
- *scénario : Une marque de luxe crée un concierge IA pour interagir avec les clients sur un ton raffiné et exclusif. Il doit incarner les tonalités, le phrasé et les nuances émotionnelles spécifiques à la marque
- *pourquoi le réglage fin est-il préférable ? Le réglage fin aide le modèle d'IA à capturer et à reproduire le style et la voix uniques de la marque. Il offre une expérience cohérente à chaque interaction
- *règle générale : le réglage fin est plus efficace si vos LLM doivent s'adapter à une expertise spécifique. C'est idéal pour les jeux immersifs orientés vers un genre, la narration thématique et empathique, ou même le marketing de marque
🧠 Fait amusant : Les LLM formés à ces compétences relationnelles excellent dans l'analyse du sentiment et de la satisfaction des employés. Mais seulement 3 % des entreprises utilisent actuellement l'IA générative dans les RH.
Cas d'utilisation n° 2 : modération du contenu et informations contextuelles
- *scénario : Une plateforme de médias sociaux utilise un modèle d'IA pour détecter les contenus préjudiciables. Elle se concentre sur la reconnaissance du langage spécifique à la plateforme, de l'argot émergent et des violations sensibles au contexte
- *pourquoi le peaufinage est-il gagnant ? Les compétences non techniques telles que la formulation des phrases sont souvent hors de portée des systèmes de RAG. Le peaufinage améliore la compréhension par un LLM des nuances spécifiques à la plateforme et du jargon du secteur, en particulier la modération de contenu pertinent
- *règle de base : il est judicieux de choisir le réglage fin lorsqu'il s'agit de différences culturelles ou régionales. Cela s'applique également à l'adaptation à des termes spécifiques à un secteur, tels que le jargon médical, juridique ou technique
Vous êtes sur le point de régler votre LLM ? Posez-vous ces questions clés :
- Votre LLM doit-il s'adresser à un segment de clientèle de niche ou à un thème de marque ?
- Souhaitez-vous ajouter des données propriétaires ou spécifiques à un domaine à la logique du LLM ?
- Avez-vous besoin de réponses plus rapides sans perdre en précision ?
- Vos LLM fournissent-ils des solutions hors ligne ?
- Pouvez-vous allouer des ressources dédiées et une puissance de calcul pour la reconversion ?
Améliorer l'expérience utilisateur est une excellente chose. Cependant, de nombreuses entreprises ont également besoin de l'IA pour augmenter leur productivité et justifier des coûts d'investissement élevés. C'est pourquoi l'adoption d'un modèle d'IA pré-entraîné est souvent un choix incontournable pour beaucoup.
👀 Le saviez-vous ? L'IA générique a le potentiel d'automatiser les activités de travail, ce qui permet aux employés de gagner jusqu'à 70 % de temps. Demander efficacement des informations à l'IA joue ici un rôle énorme !
Comment ClickUp exploite les techniques avancées d'IA
Le choix entre RAG et réglage fin est un débat assez vaste.
Il suffit de parcourir quelques fils Reddit pour être dérouté. Mais qui a dit qu'il fallait en choisir un seul ?
Imaginez que vous puissiez disposer de modèles d'IA personnalisables, d'une automatisation et d'une gestion des tâches tout-en-un. C'est ce que propose ClickUp, l'application Tout-en-un pour le travail. Elle réunit la gestion de projets, la documentation et la communication d'équipe sous un même toit et est alimentée par une IA de nouvelle génération.
En bref, il excelle dans tous les domaines, en particulier grâce à sa solution complète d'IA : ClickUp Brain.
Besoin d'informations rapides et contextuelles ? Brain extrait des informations en temps réel de vos documents, tâches et ressources. C'est le RAG en action. De plus, son LLM de base, Brain, peut générer des rapports et des mises à jour de routine sur les projets.
L'outil d'IA est également adapté à votre secteur et à votre segment, ce qui permet d'obtenir des informations professionnelles et créatives. Il personnalise même le contenu en temps réel sans aucune formation manuelle. Brain combine le réglage fin et le RAG pour automatiser les mises à jour de projet, l'attribution des tâches et les notifications de flux de travail. Vous voulez des réponses adaptées à votre rôle ? ClickUp Brain peut le faire aussi !
En plus d'être spécialisée dans le contenu, la plateforme ClickUp est également dotée d'une puissante fonctionnalité d'IA basée sur les connaissances.
La recherche connectée de ClickUp est un outil basé sur l'IA qui permet de retrouver rapidement n'importe quelle ressource dans votre espace intégré. Que vous ayez besoin de documents pour le compte rendu d'aujourd'hui ou de réponses à une tâche, une simple requête permet d'obtenir des liens sources, des citations et des informations détaillées.
Il lance également des applications, recherche l'historique de votre bloc-notes et crée des extraits. Le meilleur ? Tout est accessible en un seul clic depuis votre centre de commande, votre barre d'action ou votre bureau.
Les experts en marketing numérique, le président de Hum JAM dit même
ClickUp est l'outil d'automatisation d'équipe « tout-en-un » le plus étonnant qui permettra de suivre, d'automatiser et de mesurer la réussite de l'équipe. Croyez-moi quand je dis que votre équipe ne peut pas se passer de cet outil.
ClickUp est l'outil d'automatisation d'équipe « tout-en-un » le plus étonnant qui permettra de suivre, d'automatiser et de mesurer la réussite de l'équipe. Croyez-moi quand je dis que votre équipe ne peut pas se passer de cet outil.
➡️ À lire également : La différence entre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle
Améliorer la précision de l'IA et du LLM avec ClickUp
Les réponses de puissance RAG, affinées par de nouvelles données externes et un réglage fin, sont utilisées pour des tâches et des comportements spécifiques. Les deux améliorent les performances de l'IA, mais la bonne approche définit votre rythme et votre efficacité.
Dans les industries dynamiques, la décision se résume souvent à la méthode à adopter en premier. Une solution pré-entraînée puissante est généralement le choix le plus judicieux.
Si vous souhaitez améliorer la qualité de service et la productivité, ClickUp est un excellent partenaire. Ses capacités d'IA permettent la génération de contenu, la récupération de données et les réponses analytiques. De plus, la plateforme est fournie avec plus de 30 outils qui couvrent tout, de la gestion des tâches à la génération de visuels époustouflants.
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