Développement d'un système RAG personnalisé pour une intelligence augmentée

L'architecture Retrieval Augmented Generation (RAG) transforme les grands modèles linguistiques (LLM) tels que ChatGPT en leur conférant une dimension supplémentaire : la capacité de puiser dans des connaissances externes pour enrichir leurs réponses. Grâce à l'émergence de technologies avancées telles que LangChain et les bases de données vectorielles, personnaliser un LLM avec des données spécifiques ou d'entreprise n'a jamais été aussi accessible. Cette personnalisation permet d'affiner considérablement la précision et la pertinence des réponses générées.Des innovations marquantes telles que le chat d’Open AI avec ChatGPT 4 et copilot de Bing ont franchi un pas de plus, intégrant la capacité de mener des recherches sur Internet pour enrichir leur processus de réflexion et leurs réponses. Notre présentation propose un voyage au cœur de l'architecture d'un système RAG personnalisé, capable de fusionner harmonieusement des données d'entreprise avec des informations publiques disponibles sur le Web.En nous appuyant sur l'exemple concret de all.site, un moteur de recherche collaboratif et assistant intelligent qui met en oeuvre cette architecture, nous explorerons les subtilités techniques, les défis et les expériences vécues liés à l'implémentation de tels systèmes.