Imaginez un système avec des données Tesla intégrées couvrant l'histoire de l'entreprise. Sans mécanismes efficaces de segmentation et de récupération, un analyste financier qui s'enquiert des résultats ou un analyste des risques qui recherche des informations sur des poursuites judiciaires recevrait une réponse générée par un mélange écrasant de données non pertinentes. Ces données pourraient inclure des informations sans rapport avec le PDG et les achats de célébrités. Le système produirait des réponses vagues, incomplètes ou même hallucinées, obligeant les utilisateurs à perdre un temps précieux à trier manuellement les résultats pour trouver les informations dont ils ont réellement besoin, puis à valider leur exactitude.
Les systèmes basés sur des agents RAG servent généralement à plusieurs flux de travail, et les modèles de récupération et les LLM doivent être adaptés à leurs exigences uniques. Par exemple, les analystes financiers ont besoin de résultats axés sur les bénéfices, tandis que les analystes des risques ont besoin d'informations sur les poursuites judiciaires et les mesures réglementaires. Chaque flux de travail exige des résultats affinés respectant des lexiques et des formats spécifiques. Bien que certains ajustements du LLM soient nécessaires, le succès dépend ici principalement de la qualité des données et de l'efficacité du modèle de récupération pour filtrer les points de données spécifiques au flux de travail à partir des données sources et les alimenter dans le LLM.
Enfin, une approche bien conçue des agents d’IA pour l’automatisation des flux de travail de connaissances complexes peut aider à atténuer les risques liés aux déploiements RAG en décomposant les grands cas d’utilisation en « tâches à effectuer » distinctes, ce qui facilite la garantie de la pertinence, du contexte et du réglage fin efficace à chaque étape du système.
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