Le Rôle de la Génération Augmentée de Récupération (RAG) en IA

[@walidmeystre235]

Super bien expliqué ! Merci

[@RaoulFrank-s5y]

Merci pour la vidéo. il me tarde de voir l'implémentation, dommage que ça pas en français. Merci encore pour cette fine explication

Excellent, je m'intéresse au sujet depuis très peu, et je veux me former sur comment mettre en place un RAG, de plus je crois vraiment au modèle de meta avec leur orientation opensource. un Grand merci pour ce contenu

[@Philfou-ai]

Super c'était très clair et exactement ce que je cherchais comme explication / direction pour faire un Chatbot de support, connaissez vous une formation complète en français pour ce sujet ? chatbot local avec RAG ? Merci d'avance, je vais regarder les vidéos en anglais en attendant ;)

[@Whatsai_fr]

Malheureusement je n’en connais pas actuellement, mais c’est mon but d’avoir ça disponible dès qu’on sort la première version de nos cours en anglais! :)

[@MrJerry42]

Super vidéo et un bonjour de Belgique

[@Whatsai_fr]

Merci! 😊🖐️

[@chrisder1814]

pour résumer est-ce que le rag ça veut dire constitué à notre intelligence artificielle une base de données ? c'est équivalent à un custom GPT ?

[@Whatsai_fr]

Ce n’est pas exactement comme un custom GPT, mais oui, il s’agit de donner plus d’information à notre LLM, comme GPT-4, par exemple, pour s’assurer qu’il ait les connaissances lors de sa réponse! Mais on ne réentraîne pas de modèle et on aura pas de modèle “custom” ici :)

[@chrisder1814]

@@Whatsai_fr je ne comprends pas ta dernière phrase, pourquoi est-ce que tu parles de réentraîner ? et ensuite je ne suis pas sûr d'avoir compris ce que tu as voulu dire par modèle custom Rag ou custom gpt le but est de lui constituer une base de données afin de le rendre plus intelligent ? Il y a plusieurs moyens de récupérer des articles et donc faire faire des résumés par chatgpt Est-ce que tu fais ça aussi avec des vidéos ? Il y a des GPT qui permettent de récupérer les scripts d’une vidéo Est-ce que par exemple ça serait une bonne idée de prendre un de ces GPT et de le mettre dans un scénario make ? Aussi est-ce qu'il y a une différence entre un custom et un assistant gpt? Et une extension ? Il y a une extension youtube sumarize pour faire résumé des vidéos KZbin, est-ce que tu penses que c'est différent d'un custom GPT? Il est possible de faire ses propres extensions à partir d'un prompte, est-ce que tu as déjà fait ça ? Une extension c'est comme une application ? Ce que j’aimerais c’est prendre l’extension KZbin sumarize ou un GPT pour récupérer le transcript d’une ou plusieurs vidéos et de lui dire en plus de me faire un résumé de se comporter comme un prof et de tout disséquer et de tout bien m’expliquer avec plein d’exemples pour que je puisse bien comprendre la vidéo que je suis en train de regarder aussi je ne comprends pas pourquoi l'extension chrome dont je parle ou un GPT peux récupérer le script d'une vidéo alors que lorsque je suis dans le chat et que je lui donne l'URL d'une vidéo et que je lui demande de récupérer le transcript d'une ou plusieurs vidéos il me dit qu'il ne peut pas ? est-ce une question d’API, de clés api ? je ne pense pas étant donné que lorsque j'utilise l'extension ça ne me demande aucune clé aussi y a-t-il une différence entre un GPT et une extension summarize? est-ce que en créant mon GPT summarîze ça me permettrait de faire des choses en plus que les gpt actuel ne permettent pas de faire ? aussi plutôt je parlais de l'intelligence de gpt c'est-à-dire de le transformer en expert et prof du sujet abordé dans tel ou telle vidéo , donc demain faire un long tuto expliquant tous les détails que vous m'expliquez pas par exemple dans vos vidéos mais donc je vous disais qu'il n'est pas capable de le faire en tout cas dans le chat j'ai cru comprendre que je pourrais le rendre bien plus intelligent avec un custom GPT ou plus exactement en lui constituant une petite base de données ou peut-être même une action avec api j'ai regardé votre vidéo sur le RAG mais je n'ai rien compris , je n'ai pas le niveau nécessaire est-ce que un rag ou un custom GPT me permettrait d'arriver à mes fins ? et aussi est-ce que tu peux me citer des cas d'usage pour que je puisse comprendre comment est-ce que tu exploites le code que les IA t'ont donné? comment est-ce que tu peux créer une application pour toi ou en SAS par la suite ce que je voulais dire c'est qu'est-ce que je dois faire ensuite avec le code ? Par exemple moi j'ai eu des idées en ce qui concerne du SEO et du traitement d'image en automatique, Donc je lui dis ce que je veux faire ensuite il me fait le code pour une application, personnelle, et ensuite comment est-ce que je fais pour obtenir une application que je pourrais avoir sur mon ordinateur Windows et sur mon Android Est-ce que je pourrais t'écrire, j'aurais bien aimé que tu me dises ce que tu penses de mes idées, si elles sont réalisables merci en tout cas merci beaucoup de vos vidéos

[@chrisder1814]

@@Whatsai_fr salut est-ce que je pourrais t'écrire

[@chrisder1814]

​@@Whatsai_fr est-ce que je pourrais vous montrer le genre de question que je lui pose et le genre de tutoriel qu'il me retourne mais qui mais vraiment pas un bon tuto, qui ne veut rien dire et surtout est-ce que tu pourrais me montrer comment est-ce que je pourrais construire un rag ou plutôt en custom GPT pour obtenir des meilleurs tuto avec mon niveau je ne pense pas être capable de faire un rag ou fine tuning Mais en lui construisant un custom GPT alors je pourrai obtenir des tutos bien plus élaborés ?

[@cgc2300]

Super malgré tout avec mon petit niveau j'ai du mal à comprendre, il y a un an dans les vidéos de présentation on lui disait que gpt4 peut passer le test des plus grands avocats barreau de New York, donc ça c'est dans sa base de données ? Le 3.5 n'est pas capable de passer le test car il n'a pas toutes les infos dans sa base de données mais le 4 lui est capable ?

[@Whatsai_fr]

En fait GPT-4 n'est pas seulement meilleur parce qu'il "a plus d'informations dans sa base de données", mais plutôt parce qu'il a une architecture plus avancée (plus de paramètres, plus gros surtout) qui lui permet de traiter et de comprendre les informations de manière plus efficace et précise! On ne peut pas savoir pour sur, mais la base de données utilisé est surement similaire dans leur deux cas. Sauf que GPT-4 est plus gros et peut "retenir" plus d'information. Aucun des deux n'utilisent de base de données tel quel pour le test que tu as mentionné, et donc pas de RAG. C'était uniquement le modèle par défaut qui a été entraîné sur un peu tout internet comme base de donnée initiale (en gros), mais n'y ont plus accès à la suite de cet entraînement. Il s'avère juste que GPT-4 est plus gros (donc demande plus de capacité de calculs et de coûts), et donc peut retenir mieux l'information et mieux comprendre notre monde :)

[@cgc2300]

@@Whatsai_fr Dans lequel je lui explique d'abord qui je suis, quel est mon niveau, ce que j'aimerais faire, ce que j'attends de chatgpt, comment j'aimerais qu'il m'écrive des tutoriels, c'est-à-dire que ceux là s'adressent à quelqu'un à mon niveau, il peut me poser les questions nécessaires pour me donner un tutoriel compréhensible pour un débutant comme moi, Je lui demande de m'expliquer tout d'abord comment on crée un GPT, les fonctions knowledges et actions ? comment les utiliser et pourquoi en fonction de chaque question que je lui pose , de chaque thème Pour que je puisse bien comprendre quel est l'intérêt d'ajouter une petite base de données et des actions lors de la création de mes GPT, est-ce que c'est grâce à ça que ça rend les réponses du chat , les tutos , plus pertinent? pour que je comprenne bien je lui demande à chaque fois de me donner également un maximum d'exemples, d'analogies, et surtout de schémas, d'images pourquoi ajouter une petite base de données quand alors qu'il a accès au Web et donc à une base de données de 100 milliards de données, ce que n'ont pas les intelligences humaines les plus avancées au monde ? - si je souhaite lui donner accès à mon site pour qu'il puisse me faire des commentaires et des améliorations, ai-je besoin d'ajouter une action ? j'ai cru comprendre que je pouvais simplement lui donner le lien vers mon site ? et également pour chacune des questions que je lui pose de m'expliquer quel est l'intérêt d'utiliser un logiciel de automatisation comme n8n, là encore si il pouvait me citer des exemples d'utilisation , pour mes questions mais pas que - je reprends le thème des API, je regarde plein de vidéos pour essayer de comprendre comment intégrer des applications dans Google sheet ou ce qu'il m'est possible de faire en intégrant plusieurs applications ensemble comme je l'avais fait avec Google sheet est l'API de chatgpt sauf que je l'avais fait avec un module google sheet, je voudrais désormais essayer de comprendre comment est-ce que je peux le faire sans module et aussi je voudrais essayer de comprendre quelle est la différence avec l'intégration d'API lorsque je crée un GPT, j'essaie de trouver un site pour lire des exemples et donc comprendre j'aurais aimé que le chat me dise si il serait plus pertinent de lui constituer une petite base de données de ces lien youtube de ces vidéos pour l'aider à me faire des tutos adapté à mon niveau ou alors est-ce qu'il faut simplement créer un GPT et lui donner tous les liens , toutes les URL des vidéos ? comment faire pour rendre ces réponses plus pertinentes ? il y a des générateur de prompt mais il n'y a pas de générateur de GPTs ? il y a une extension Chrome qui me permet de résumer les vidéos KZbin, y a-t-il moyen de savoir comment celle-ci est faite afin que je puisse faire la même chose et ainsi comprendre plus comment créer des GPTs? Ceci est un échantillon de mon prompt de 40 km de long

[@36_GanG]

Bonjour et merci pour l'explication . Avez-vous l'intention de traduire les deux cours sur les modèles LLM ainsi que le RAG ?

[@Whatsai_fr]

On travail en fait sur un cours complet de RAG avec towards ai et il sera disponible en français, oui! :)

[@RaoulFrank-s5y]

il n'y a aucun dans la description de la vidéo. pouvez-vous me les donner en commentaire svp

[@Whatsai_fr]

Oh merci pour le rappel, je l’ai ajouté en description et le voici: Notre cours gratuit « Gen AI 360 Foundational Model Certification » (Fair en collaboration avec Activeloop, Towards AI, et l’Intel Disruptor Initiative): learn.activeloop.ai/courses/rag

[@RaoulFrank-s5y]

Merci 😇@@Whatsai_fr

[@chrisder1814]

Salut

[@Whatsai_fr]

Hello! :)

[@JeromeFortias]

RAg est une stratégie peu efficace couteuse et surtout voué à l'échec. Déjà parce que le R de RAG est hyper complexe à mettre en oeuvre. De plus pourquoi pas combiner plutot des approches OLD SCHOOL avec des LLMs... Et pour finir à quoi cela sert réellement, déjà le chatbot mais surtout le RAG ... Un google d'entreprise, un bon moteur de recherche est plus efficace.

[@Whatsai_fr]

Tu diras à OpenAI, à Anthropic et Google lui-même que c’est plus efficace et d’arrêter d’investir autant dans des chatbot ! Un moteur de recherche c’est du retrieval. La partie génération rend ça beaucoup plus efficace si ça te permet de ne plus avoir toutes les informations sauvegardées à aller chercher et streamer à l’utilisateur. Si tu peux juste générer ça directement au lieu de “retrieve”, ça peut être bien plus efficace en tant que resource. Et je ne comprends pas la plus part des points puisqu’il y a énormément d’avantages clairs qui fait qu’un chatbot est largement mieux qu’un moteur de recherche. Avoir quelque chose basé sur le RAG permet de limiter les hallucinations du chatbot et de (pour le moment) l’aider avec des sujets qu’on a pas pu l’entraîner avec. Que ce soit à cause que les données étaient privées et faute de ressources et talent pour entraîner soi-même un modèle ou toute autre raison. En plus de cela, c’est très efficace et assez peu coûteux de faire du RAG, et ça ne fait que s’améliorer. Les moteurs de recherches seront tous transformés.

[@gillesbousquet195]

@@Whatsai_fr Après des mois d'utilisation quotidienne (copilot ,chatGPT, copilot github, api openai ..) je vois deux avantages décisifs. Aucun des deux n'est purement technique , c'est plus dans l'expérience utilisateur et le confort de travail qu'on voit la différence. 1)le langage naturel et la conversation proche de celle d'un humain est beaucoup agréable, sauf peut-être pour les addicts à la ligne de commande façon linux, que de sélectioner et entrer des mots clés 2)la capacité de synthèse et de filtrage des sources : dans une réponse google à l'ancienne, on doit d'abord identifier les meilleurs liens de réponse, puis, pour un lien donné, lire et évaluer la réponse. Pour des questions classiques, qui ne cherchent pas à piéger le LLM juste pour le fun , le chat avec un LLM est un gain de temps, et surtout un confort. Je ne passe par Google search ou stackoverflow que si je sens que je me suis rapproché avec copilot githyb de la fameuse "frontière déchiquetée" du LLM, quand il n'arrive pas à avouer qu'il ne sait pas et qu'il te balade avec des hallucinations convaincantes. Le RAG délimite les sources- comme les google search internes - mais il a en plus les deux points cités plus hauts.