Imaginez un monde où les réponses générées par l’intelligence artificielle ne sont pas seulement précises, mais aussi profondément contextuelles et interconnectées. C’est exactement ce que promet GraphRAG, en fusionnant la puissance des graphes de connaissances avec l’innovation du Retrieval-Augmented Generation.
Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une technique innovante qui améliore la qualité des réponses générées par les modèles de langage en s’appuyant sur des documents externes. En intégrant des informations pertinentes et actualisées, RAG permet de fournir des réponses plus précises et fiables. Cependant, bien que RAG soit une avancée significative, il présente certaines limites. Par exemple, il peut parfois manquer de cohérence contextuelle et de profondeur dans la compréhension des relations complexes entre les informations.
Pour surmonter ces limitations, une nouvelle approche appelée GraphRAG va encore plus loin. En utilisant des graphes de connaissances (knowledge graphs), GraphRAG structure les données en fonction de leur sens et de leur proximité conceptuelle, offrant ainsi une navigation plus cohérente et une compréhension approfondie des informations. Cette technique promet d’améliorer encore davantage la pertinence et la précision des réponses générées, en capturant les relations explicites entre les concepts et en facilitant une exploration plus intuitive des données.
Qu’est-ce que GraphRAG ?
GraphRAG est une extension du RAG qui intègre des graphes de connaissances dans le processus de génération.
Alors que RAG s’appuie sur des bases de données ou des documents externes pour enrichir les réponses d’un LLM, GraphRAG va un cran plus loin en structurant les données en nœuds et relations, permettant ainsi au modèle de naviguer dans des informations organisées pour fournir des réponses plus précises et cohérentes. Cela permet non seulement de réduire les erreurs mais aussi d’améliorer la clarté des réponses en utilisant des relations explicites entre les concepts, ce qui est particulièrement utile pour des domaines complexes comme la recherche scientifique, le service client, ou encore l’innovation produit.
Fonctionnement des GraphRA
Pour bien comprendre le potentiel de GraphRAG, il est crucial de connaître son mécanisme de base, qui se divise en trois étapes principales :
1. Recherche et récupération de l’information
Le modèle interroge un graphe de connaissances (knowledge graph) contenant des données structurées (par exemple, des bases de connaissances comme Wikidata ou des ontologies d’entreprise). En utilisant la structure en graphes, le modèle peut explorer non seulement des documents isolés, mais aussi des relations explicites entre concepts, améliorant ainsi la cohérence des réponses.
2. Génération augmentée
Une fois les informations récupérées, le modèle les intègre à ses connaissances internes et produit une réponse qui combine données externes et contenu généré. Par exemple, si un utilisateur pose une question sur une innovation dans l’industrie pharmaceutique, GraphRAG pourrait récupérer des relations entre molécules, études cliniques, et brevets récents dans le domaine.
3. Amélioration continue
Les GraphRAG ont la capacité de réévaluer les informations en fonction des nouvelles données ajoutées aux graphes, ce qui permet de garder les réponses à jour.
Le RAG et les autres méthodes d’optimisation
L’optimisation des modèles de langage est un enjeu majeur dans le domaine de l’intelligence artificielle. En effet, pour améliorer la qualité et la pertinence des réponses générées par ces modèles, il est nécessaire de les adapter à des tâches spécifiques et de leur fournir les connaissances requises. Trois principales méthodes sont couramment utilisées : le fine-tuning, le prompt engineering et la génération augmentée par la récupération (RAG). Chacune de ces méthodes présente des avantages et des inconvénients spécifiques en termes de complexité, de coût et d’efficacité. Le graphique ci-dessous illustre les différences entre ces approches en fonction de la quantité de connaissances externes requises et du niveau d’adaptation du modèle.
Le Fine-tuning implique une adaptation complète du modèle aux nouvelles données via un processus d’apprentissage supplémentaire. Bien que puissant, il est coûteux en temps et en ressources.
Le Prompt engineering consiste à modifier les instructions données au modèle pour améliorer ses réponses sans toucher à son architecture ou à son entraînement. C’est une méthode rapide, mais qui a des limites pour des tâches complexes.
En revanche, RAG se distingue par sa capacité à enrichir les réponses en récupérant des informations externes pertinentes en temps réel, offrant un compromis entre flexibilité et précision. La figure positionne les GraphRAG au sein de la catégorie Modular RAG, car ils introduisent une nouvelle couche de complexité en structurant l’information via des graphes de connaissances. (Source : « Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey« )
Cas d’usage
GraphRAG convient particulièrement aux bases de connaissances où les sujets des documents sont interconnectés par des relations explicites. Voici quelques exemples d’utilisation :
1. Analyse et Structuration des Documents Juridiques :
L’un des cas d’usage prometteurs de GraphRAG est l’analyse et la structuration des documents juridiques. Les documents juridiques, tels que les contrats, les lois, les règlements et les décisions de justice, contiennent souvent des informations complexes et interconnectées. GraphRAG peut transformer la manière dont ces documents sont traités en offrant une approche plus structurée et contextuelle.
2. Gestion de la Chaîne d’Approvisionnement :
- Optimisation des Inventaires : Utilisation de GraphRAG pour analyser les relations entre les différents composants et fournisseurs, permettant une gestion plus efficace des stocks et des prévisions de demande.
- Traçabilité des Produits : Suivi des produits tout au long de la chaîne d’approvisionnement en utilisant des graphes de connaissances pour capturer les relations entre les étapes de production, de distribution et de vente.
3. Soins et Santé :
- Recherche Médicale : Intégration de GraphRAG pour analyser des publications scientifiques et des données cliniques, facilitant la découverte de nouvelles relations entre les maladies, les traitements et les résultats des patients.
- Gestion des Dossiers Médicaux : Utilisation de graphes de connaissances pour structurer et interroger les dossiers médicaux électroniques, améliorant ainsi la précision des diagnostics et des traitements.
4. Services Financiers :
- Détection de Fraude : Application de GraphRAG pour identifier des schémas de fraude en analysant les relations entre les transactions financières, les comptes et les entités associées.
- Analyse de Risque : Utilisation de graphes de connaissances pour évaluer les risques en intégrant des données financières, économiques et de marché.
5. Recherche et Développement :
- Innovation Technologique : Utilisation de GraphRAG pour explorer les brevets et les publications scientifiques, identifiant des opportunités d’innovation en reliant des concepts et des technologies.
- Gestion de Projets : Structuration des informations de projet et des relations entre les tâches, les ressources et les résultats pour une gestion plus efficace des projets complexes.
6. Éducation et Formation :
- Personnalisation de l’Apprentissage : Utilisation de GraphRAG pour créer des parcours d’apprentissage personnalisés en analysant les relations entre les compétences, les cours et les performances des étudiants.
- Recherche Académique : Facilitation de la recherche académique en structurant et en interrogeant des bases de données de publications et de citations.
Comparatif des modèles RAG et GraphRAG : Quel modèle choisir pour votre application ?
Le tableau ci-dessous compare les modèles RAG et GraphRAG. Le choix entre ces deux approches dépendra d’un ensemble de facteurs, tels que la nature des données à traiter, les ressources de calcul disponibles et les exigences spécifiques de chaque domaine d’application, qu’il s’agisse de répondre à des questions simples ou de résoudre des problèmes complexes nécessitant une compréhension approfondie des relations entre les informations. Par exemple, dans le domaine du service client, RAG peut suffire pour répondre à des questions fréquentes, tandis que GraphRAG sera plus adapté pour traiter des requêtes complexes nécessitant une connaissance approfondie des produits et services de l’entreprise.
En somme, les GraphRAG s’imposent comme une technologie clé pour les entreprises qui cherchent à exploiter pleinement le potentiel des données tout en garantissant la précision et la vérifiabilité des informations. Avec des applications dans divers secteurs et une capacité d’évolution impressionnante, cette approche marque une nouvelle étape dans l’intelligence artificielle augmentée.
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Références :
Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
https://arxiv.org/abs/2312.10997
Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey
https://arxiv.org/abs/2408.08921
Enhancing RAG-based application accuracy by constructing and leveraging knowledge graphs
Understanding GraphRAG – 2 addressing the limitations of RAG
https://www.datasciencecentral.com/understanding-graphrag-2-addressing-the-limitations-of-rag/
Auteur : Karina Castillo Perez, Consultante IA Senior chez Expertime