Listes de frameworks open source pour créer des applications RAG

Introduction

Les grands modèles linguistiques (LLM), tels que nous les connaissons, peuvent parfois produire des réponses inexactes et peu fiables. Pour relever ces défis et réduire les erreurs factuelles, des techniques de génération augmentée par récupération (RAG) sont utilisées dans la création d'applications d'IA.

RAG combine la puissance générative des LLM avec la capacité de récupérer des informations spécifiques et à jour à partir de sources externes. Ce faisant, il produit des réponses contextuellement pertinentes et précises, adaptées aux besoins des utilisateurs.

Par exemple, imaginez que vous souhaitiez créer un chatbot d’assistant de voyage. Au lieu de s'appuyer uniquement sur un LLM (qui peut ne pas inclure les derniers horaires de vol ou restrictions de voyage), un assistant basé sur RAG peut interroger des bases de données de voyage en direct pour récupérer des informations actuelles sur les options de vol, la disponibilité des hôtels ou les exigences en matière de visa. Il peut ensuite utiliser ces données pour générer des réponses personnalisées, telles que :

"En fonction de votre emplacement, il y a un vol direct vers New York le 10 janvier à 8h00. Dois-je vous aider à le réserver ?"

Un autre exemple pertinent est celu...
[Courte citation de 8% de l'article original]