RÉSEAUX  NEURONAUX

RAG (Retrieval-Augmented Generation) intègre des modèles de langage avancés avec la récupération de documents, fournissant des réponses précises et contextualisées issues de bases de connaissances privées.

Les solutions peuvent être déployées en utilisant ChatGPT-4.0 via API ou avec des modèles open source hébergés sur une infrastructure dédiée. Les deux approches permettent des systèmes prêts pour la production, conçus pour améliorer la prise de décision, la sécurité et l’efficacité.

Les applications typiques incluent :

• Chatbots commerciaux répondant aux questions des clients en s’appuyant sur les connaissances de l’entreprise.
• Assistants internes rationalisant les flux de travail et soutenant les employés.
• Manuels intelligents offrant des réponses directes et contextualisées.
• Systèmes de conformité et de politiques garantissant des décisions cohérentes.
• Centres de connaissances unifiant des informations dispersées pour un accès rapide.

Il existe deux principales approches pour mettre en œuvre RAG avec des modèles de langage de grande taille :

• Déploiement via API (par ex. ChatGPT-4.0)
  Fournit des solutions rapides, fiables et évolutives. Les coûts sont prévisibles et aucun matériel spécialisé n’est requis.
• Déploiement local (par ex. Mistral-7B)
  Fonctionne directement sur une infrastructure contrôlée, maximisant la confidentialité et l’indépendance vis-à-vis des fournisseurs externes. Cette option nécessite des serveurs équipés de GPU et entraîne des coûts opérationnels plus élevés.

Le bon choix dépend de priorités telles que la performance, la structure des coûts et la sécurité des données. Les deux approches aboutissent à des applications robustes, prêtes pour la production et capables de s’adapter aux besoins spécifiques de chaque organisation.