AI · · Rédaction WebLab Corp
Découvrez ce que la génération augmentée par récupération apporte à un produit web avec AI, où elle aide et pourquoi l'évaluation reste essentielle.
Donnez au modèle un contexte pertinent
IBM explique la génération augmentée par récupération, ou RAG, comme la connexion d'un modèle à des connaissances externes. Les éléments pertinents sont récupérés et ajoutés à l'instruction avant de générer une réponse. Cela peut aider un assistant produit qui a besoin d'informations dépassant les données d'entraînement du modèle.
Un contexte utile ne garantit pas l'exactitude
IBM précise aussi que le RAG ne rend pas un modèle infaillible. Le point de vue de WebLab Corp sur la réalisation consiste à tester l'ensemble de la tâche utilisateur : qualité de récupération, visibilité des sources, informations indisponibles et réaction lorsque le système ne devrait pas répondre.
Commencez par une tâche de connaissance bien délimitée
Choisissez un ensemble de documents approuvés et un public. Déterminez qui peut voir chaque source et comment les mises à jour seront maintenues. Comparez les réponses à un petit ensemble de questions représentatives avant d'étendre la fonctionnalité.
Sources et lectures complémentaires
Article éditorial original de WebLab Corp, éclairé par les ressources IBM liées. IBM ne parraine ni ne cautionne cet article. Les recommandations de réalisation reflètent le point de vue de WebLab Corp.
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