Introduction
Le monde de l'intelligence artificielle générative évolue à une vitesse fulgurante. Aujourd'hui, les entreprises cherchent à exploiter au mieux leurs données propriétaires avec des modèles de langage de grande taille (LLMs). Deux approches dominent actuellement : le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et l'utilisation de LLMs avec des fenêtres de contexte ultra-larges. Quelle est la meilleure stratégie pour votre équipe de Data Science ?
Comprendre le RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Le RAG combine les capacités de génération d'un LLM avec un système de recherche d'informations (souvent basé sur des bases de données vectorielles). Lorsqu'un utilisateur pose une question, le système recherche d'abord des documents pertinents dans la base de données, puis fournit ces documents au LLM pour qu'il formule une réponse.
L'Émergence des Grandes Fenêtres de Contexte
Récemment, l'industrie a repoussé les limites des fenêtres de contexte, permettant d'ingérer des millions de tokens en un seul prompt.
Quelle Approche Choisir ?
Le RAG reste roi pour la recherche vaste et le contrôle des coûts, mais l'analyse de gros documents profite du contexte long. Hybrider les deux est la voie royale.