Systèmes de connaissances et de données

Le RAG, c'est la façon de faire répondre une IA à partir de vos propres documents plutôt que de ses données d'entraînement générales. La partie « récupération » : quand vous posez une question, le système commence par chercher dans vos documents et en extrait les passages les plus pertinents. La partie « génération » : ces passages sont transmis au modèle d'IA avec votre question, pour que sa réponse s'appuie sur votre contenu réel. Cela compte pour deux raisons. D'abord, l'IA cesse d'inventer des choses sur votre activité, puisqu'elle dispose du texte réel à lire. Ensuite, vous pouvez mettre à jour le contenu source à tout moment et les réponses de l'IA se mettent à jour avec lui. Aucun réentraînement nécessaire.

Oui, si vous choisissez votre architecture avec soin. Le risque de fuite vient d'un endroit précis : le fait de téléverser des documents sensibles vers un service d'IA public dont les conditions d'utilisation autorisent l'usage de vos données pour l'entraînement, ou dont les serveurs se trouvent dans une juridiction que vous préféreriez éviter. Il n'y a rien dans la recherche par IA qui provoque en soi une fuite de données. Un système RAG hébergé en privé, tournant sur une infrastructure de l'UE avec un contrat clair de non-entraînement, peut être plus sûr que le serveur de fichiers que la plupart des entreprises utilisent déjà. Passer du risqué au sûr est surtout une question de modèle utilisé, du lieu où il tourne et de ce que dit le contrat.

Probablement pas comme première étape. Les bases de données vectorielles sont la réponse habituelle dans le monde de l'ingénierie IA, et pour des systèmes qui gèrent des millions de documents et des milliers d'utilisateurs, c'est la bonne réponse. Mais pour une petite organisation avec quelques centaines de documents, une configuration plus simple fonctionne très bien et ne coûte rien à faire tourner. Parfois la bonne réponse, c'est une structure de dossiers avec recherche. Parfois, c'est un index d'embeddings basique qui vit sur un seul serveur. Nous choisissons ce qui convient à l'échelle, pas ce qui fait impressionnant sur un schéma technique. Vous pourrez toujours passer à une base de données vectorielle plus tard si votre volume grandit.

Trois choses. L'offre gratuite de ChatGPT ne conserve pas vos documents d'une session à l'autre, il faudrait donc tout retéléverser à chaque fois. Sa fenêtre de contexte est aussi limitée, ce qui veut dire que les documents plus longs sont tronqués ou résumés avant que le modèle ne les voie. Et par défaut, vos téléversements peuvent servir à entraîner le modèle, sauf si vous vous y êtes explicitement opposé. Un système RAG bien construit garde vos documents indexés et disponibles en permanence, gère les documents de n'importe quelle longueur en ne récupérant que les parties pertinentes, et tourne dans un environnement où la règle de non-entraînement est contractuelle. Les téléversements dans ChatGPT sont bien pour des besoins ponctuels et rapides. Un système de connaissances bien construit est un outil d'une tout autre catégorie.