Intégrez le RAG dans votre entreprise

Avec ucontrol.ai, le RAG vous permet d’utiliser les IA sur les données de votre entreprise

RAG : Utilisation des IA génératives sur ses données

Qu’est ce que le RAG * ?

Le RAG combine les capacités de récupération d’informations avec les processus de génération de contenu via IA.
Il permet ainsi de créer des réponses plus précises, pertinentes et contextuellement adaptées.
Le RAG est une méthode qui permet à un système d’IA d’enrichir ses réponses en intégrant des données et des informations extraites en temps réel de diverses sources. Contrairement aux systèmes traditionnels qui se basent uniquement sur un modèle pré-entraîné, le RAG utilise une approche pour consulter une vaste base de données ou un corpus de textes afin de trouver les informations les plus pertinentes avant de générer une réponse.
Le RAG trouve son application dans de nombreux domaines au sein des entreprises :
Service client : Amélioration de la qualité des réponses fournies aux clients, réduction du temps de réponse et augmentation de la satisfaction clientèle.
Analyse de données : Capacité à extraire des insights pertinents à partir de grandes quantités de données non structurées, aidant ainsi à la prise de décision basée sur des données.
Marketing et publicité : Génération de contenu personnalisé et ciblé qui résonne mieux avec le public cible, augmentant l’efficacité des campagnes.

Le RAG peut intégrer une large gamme de types de documents et de données, y compris :
Textes : Articles, rapports, livres, blogs, et autres formes de contenu écrit.
Données structurées : Bases de données, feuilles de calcul, et enregistrements structurés.
Médias numériques : Contenus multimédias tels que vidéos, podcasts et images annotées.
Données en temps réel : Flux de données en direct, mises à jour de réseaux sociaux, et autres sources dynamiques.

* RAG = Retrieval Augmented Generation = Génération Augmentée par Récupération

Schéma Explication du RAG

Fonctionnement du RAG

  • 1

    L’utilisateur prompte : l’utilisateur soumet une requête initiale.

  • 2

    Recherche dans la base vectorielle : Le système identifie les extraits pertinents dans des documents via une recherche vectorielle.

  • 3

    Ajout d’extraits au prompt : Des extraits pertinents des documents sont ajoutés au prompt initial.

  • 4

    Traitement par le LLM : Envoi du prompt enrichi au LLM (Large Language Model)

  • 5

    Réponse du LLM : Le LLM génère une réponse précise et contextuelle.

En Résumé : Intégration des IA

La fonctionnalité RAG (Retrieval Augmented Generation) de uControl.ai révolutionne l’utilisation de l’intelligence artificielle en entreprise en combinant la récupération d’informations et la génération de contenu. Grâce à recherche vectorielle qui va permettre d’ajouter du contexte à la requête l’IA générative, on va obtenir des réponses précises et pertinentes. Les cas d’usages sont multiples, du service Client à l’équipe Marketing.

Le RAG de uControl.ai est donc un outil puissant pour les entreprises cherchant à optimiser l’efficacité de leurs opérations grâce à l’IA.