Le RAG agentique expliqué : Qu'est-ce que c'est et comment ça marche ?

La génération augmentée par récupération (RAG) est une fonction qui met à niveau les grands modèles de langage, en leur offrant de nouvelles capacités et en leur permettant de fonctionner de manière plus systématique. Les grands modèles de langage peuvent générer des résultats en utilisant des données pré-entraînées. En revanche, les LLM dotés d'une implémentation de génération augmentée de recherche (RAG) peuvent générer des résultats à l'aide de sources de données spécifiques. Si la RAG est déjà une solution efficace pour les entreprises, il est possible d'aller plus loin avec la RAG agentique. La RAG agentique est une implémentation de nouvelle génération qui s'intègre aux agents d'IA et utilise des bases de données précises pour automatiser les tâches de ton organisation.

Dans cet article, nous allons explorer ce qu'est la génération augmentée par récupération agentique (RAG) et ses avantages.

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TL ; DR

• Agentic RAG Retrieval-augmented generation (RAG) est une implémentation de nouvelle génération de la récupération traditionnelle augmentée de la génération de sortie.
• La génération augmentée par récupération (RAG) améliore les sources de données LLM, leur permettant d'utiliser plusieurs bases de données.
• Agentic RAG offre aux entreprises des avantages tels que l'accès à l'information en temps réel et l'automatisation de tâches complexes et stratifiées.
• Tu peux utiliser Agentic RAG pour l'automatisation des flux de travail, l'aide à la connaissance, la synthèse de documents et l'analyse de données.
• L'IA agentique peut générer des réponses personnalisées en analysant les profils des employés, et en maximisant les avantages sociaux.
• Agentic AI te permet d'effectuer des recherches dans plusieurs bases de connaissances à l'aide d'une seule invite.
• Si tu cherches un assistant IA d'entreprise qui offre le RAG Agentic et qui peut facilement s'intégrer à ton entreprise, TextCortex est la voie à suivre.

Qu'est-ce que le RAG agentique ?

Le RAG (Retrieval-augmented generation) agentique est une implémentation de nouvelle génération de la génération traditionnelle de sortie augmentée par extraction. Il améliore les systèmes RAG existants grâce à des agents d'IA qui sont des outils d'IA autonomes qui prennent des décisions indépendantes, planifient des actions, coordonnent d'autres outils en temps réel et gèrent l'ensemble du processus par eux-mêmes.

Contrairement aux outils d'IA traditionnels, les agents d'IA disposent de mécanismes de prise de décision et d'action indépendants. Pour que l'agent d'IA que tu exploites dans ton entreprise fonctionne correctement et produise des résultats cohérents, il doit pouvoir utiliser les bases de données de ton entreprise. C'est là que l'IA agentique entre en jeu. L'IA agentique est essentielle pour fournir à tes outils d'agent d'IA l'accès aux données internes dont ils ont besoin pour prendre des mesures, planifier et automatiser l'ensemble du flux de travail.

Quelle est la différence entre la GCR agentique et la GCR traditionnelle ?

Le RAG traditionnel utilise les bases de données des entreprises pour les grands modèles de langage, ce qui permet de récupérer des données et de permettre aux LLM de générer des sorties avec des données spécifiques. Si cette méthode est efficace pour les requêtes simples ou de niveau moyen, elle peut s'avérer faible pour les entrées complexes ou les requêtes dont le contexte n'est pas clair, en particulier lorsque la requête implique un raisonnement à travers plusieurs systèmes.

D'autre part, Agentic RAG gère des entrées complexes et offre une approche flexible et intelligente. Agentic RAG peut adapter la recherche en temps réel en fonction de ce qui est trouvé ou manquant. Agentic RAG peut trouver d'autres sources d'information en réécrivant les entrées pour affiner le contexte. Agentic RAG peut décomposer des tâches complexes en étapes simples et les confier à d'autres outils d'IA. Grâce à sa structure, Agentic AI peut utiliser plusieurs bases de connaissances simultanément.

Composantes du RAG Agentic

Les systèmes de RAG agentiques ont différents composants qui diffèrent des systèmes de RAG traditionnels. Les RAG agentiques sont construits sur des composants modulaires qui collaborent à la recherche, au raisonnement, aux bases de connaissances et à la réponse. Les composants des RAG agentiques sont les suivants :

• Agents derouteurs: Détermine la meilleure source et le meilleur outil à interroger.
• Systèmemulti-agents: Affecte plusieurs agents à des tâches complexes.
• Agents deplanification et de raisonnement: Décomposent les messages de l'utilisateur et décident des séquences de tâches.
• Dépôtsvectoriels: Permet une recherche rapide et précise.
• Connaissances LLM: Générer des réponses adaptées au contexte.
• APIs: Connecter les agents aux systèmes internes tels que les CRM et les bases de connaissances.
• Mémoire del'agent: Garde la trace des étapes passées et du contexte partagé entre les tâches.

Avantages de la RAG agentique

Agentic RAG est un outil plus fonctionnel pour les entreprises que le RAG traditionnel, grâce à sa capacité à réaliser des tâches complexes et à utiliser plusieurs sources de données simultanément. Les principaux avantages d'Agentic RAG (Retrieval-augmented generation) sont les suivants :

• Des réponses plus intelligentes et pertinentes
• Gérer les tâches complexes et superposées
• Personnalisable
• Modulaire
• Accès à l'information en temps réel

Meilleurs cas d'utilisation et applications du RAG agentique

La génération augmentée par récupération agentique (RAG) est particulièrement utile dans les environnements d'entreprise où les connaissances sont essentielles à l'accomplissement des tâches et à la production d'idées. Découvrons ensemble les meilleurs cas d'utilisation de la RAG agentique.

Automatisation du flux de travail

Avec Agentic RAG, tu peux gagner du temps en automatisant les flux de travail de ton entreprise ou de ton organisation. Agentic RAG utilise des bases de données pertinentes pour accomplir les tâches et les flux de travail avec précision. Ainsi, tu peux être sûr que les flux de travail que tu automatises seront toujours fiables et conformes aux normes de ton entreprise.

Soutien aux connaissances

Si tu ne veux pas que tes employés perdent du temps à chercher des documents dans les systèmes de bases de connaissances, Agentic RAG est la solution qu'il te faut. Avec Agentic RAG, tes employés peuvent rapidement trouver des informations dans n'importe quelle base de données grâce à des requêtes. Ainsi, au lieu de perdre du temps à chercher des informations, ils peuvent se concentrer sur leurs tâches principales et augmenter leur productivité.

Résumé et analyse de documents

Les Agentic RAGs peuvent analyser différents systèmes de bases de connaissances pour résumer tous les documents liés à ta requête et te les présenter en quelques phrases. Les Agentic RAG peuvent également résumer des documents spécifiques, générer de nouvelles informations ou des idées en résumant tous les documents catégorisés.

Recherche

Agentic RAG permet aux équipes chargées des produits ou de la stratégie de tirer facilement des informations de plusieurs ensembles de données et de combiner les informations pertinentes pour générer des idées nouvelles et uniques. Alors que ce processus peut prendre des heures, des jours ou des semaines manuellement, Agentic RAG élimine les tâches lourdes et accélère l'ensemble du processus.

TextCortex - Tirer parti du RAG agentique

Si tu cherches un assistant AI d'entreprise qui propose Agentic RAG et que tu peux intégrer directement à ton entreprise, TextCortex est conçu pour toi. TextCortex propose des bases de connaissances, des agents d'IA, Agentic RAG, un assistant d'IA conversationnel, plusieurs LLM, l'automatisation des flux de travail et des fonctionnalités d'aide à la rédaction pour les utilisateurs de l'entreprise.

Grâce à TextCortex, tu peux automatiser des tâches dans tous tes services, notamment le marketing, les finances et les ressources humaines, et utiliser des agents IA pour des flux de travail spécifiques. Nos agents d'IA s'intègrent aux multiples bases de données de ton entreprise pour collecter toutes les données pertinentes et les convertir en informations.

Avec TextCortex, tu peux analyser des documents, des ensembles de données, des connaissances et toutes tes sources de données sur n'importe quel sujet. TextCortex scanne toutes tes bases de connaissances, collecte les données pertinentes pour ta requête et les analyse pour générer des idées.

Si tu veux améliorer les performances de tes employés et gagner du temps, ZenoChat, l'assistant conversationnel d'IA, est une solution efficace pour tous tes employés. Avec ZenoChat, tes employés peuvent trouver toutes leurs données grâce à Zeno, ce qui leur permet de gagner du temps plutôt que de les rechercher manuellement. Découvre les résultats de l'une de nos études de cas:

• Réduction du temps de recherche d'expertise interne de quelques minutes à quelques secondes.
• Création de propositions 10 à 12 % plus efficace
• La confiance des employés dans le travail avec l'IA s'est améliorée, passant de 8/10 à 10/10.
• L'enthousiasme des employés à l'égard de l'IA est passé de 25 % à 67 %.
• 94 % des employés déclarent que l'IA améliore leur qualité de travail.

Questions fréquemment posées

Quelle est la différence entre le RAG simple et le RAG agentique ?

Le RAG simple permet aux grands modèles de langage de générer des résultats à l'aide d'une base de connaissances spécifique et est efficace pour les requêtes de base ou intermédiaires. Le RAG agentique peut générer des résultats en utilisant plusieurs bases de connaissances et est efficace pour les tâches complexes et à plusieurs étapes. Par exemple, TextCortex est livré avec Agentic RAG, qui peut générer des résultats à l'aide de plusieurs bases de données et automatiser les flux de travail.

Qu'est-ce que le RAG agentique ?

Agentic RAG est une implémentation qui permet aux grands modèles de langage de générer des résultats à l'aide de plusieurs bases de données et de ne collecter que les informations pertinentes en analysant l'entrée de l'utilisateur.

Quelle est l'explication de base du RAG ?

La génération augmentée par récupération (RAG) est le processus d'optimisation de la sortie de grands modèles de langage afin qu'ils puissent utiliser une base de connaissances spécifique au lieu de leurs données d'apprentissage. Alors que la RAG de base peut générer des résultats en utilisant uniquement une base de connaissances spécifique, l'IA agentique peut générer des résultats en utilisant plusieurs bases de connaissances et bases de données.