RAG ou finetuning ? Comprendre les deux techniques majeures de l’IA
L’intégration des LLM (Large Language Models) dans les entreprises ouvre de nombreuses opportunités. Cependant, le choix des techniques pour exploiter ces modèles peut parfois sembler complexe ou source d’incompréhensions. Voici un tour d’horizon des principales approches.
1. Le prompt engineering : la première étape essentielle
Avant d’explorer des techniques avancées, le prompt engineering est souvent le point de départ. Il consiste à structurer et optimiser les requêtes envoyées à l’IA pour obtenir des réponses précises et pertinentes. Bien qu’élémentaire, cette pratique peut répondre à de nombreux besoins sans entraîner de coûts supplémentaires.
2. Le RAG : enrichir l’IA avec des données externes
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet d’intégrer des données supplémentaires à l’IA pour enrichir ses réponses. Cette approche est particulièrement utile lorsque les modèles standards n’ont pas accès à certaines informations, notamment des données privées ou sensibles. En combinant la génération de texte et la recherche documentaire, le RAG garantit des réponses à jour et adaptées au contexte de l’utilisateur.
3. Le finetuning : personnaliser le comportement du modèle
Le finetuning est une technique plus complexe qui consiste à réentraîner un modèle existant sur un jeu de données spécifique. Contrairement à une idée reçue, le finetuning ne permet pas à l’IA d’étendre ses connaissances, mais améliore plutôt la manière dont elle répond. Par exemple, si vous souhaitez que l’IA adopte le ton et le style de votre blog, le finetuning peut orienter ses réponses pour qu’elles soient plus cohérentes avec votre identité.
4. RAG + finetuning : une combinaison gagnante ?
Ces deux techniques ne sont pas exclusives. Au contraire, leur combinaison peut offrir des résultats optimaux. Par exemple, en utilisant un historique de réponses de support client et une base documentaire étendue, vous pouvez créer un chatbot sur mesure. Ce dernier pourra fournir des réponses personnalisées et précises 24h/24, offrant ainsi une expérience utilisateur incomparable.
Conclusion
Que vous optiez pour le RAG, le finetuning ou une combinaison des deux, le choix dépend de vos besoins spécifiques. L’important est de comprendre les forces et limites de chaque approche afin de maximiser l’impact des LLM dans votre entreprise.