Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
RAG Fine-tuning
Processus d'adaptation spécifique des modèles de langage pour optimiser leur performance dans les tâches de génération augmentée par recherche, en ajustant les poids du réseau sur des données contextuelles pertinentes.
Retrieval-Augmented Generation
Architecture hybride combinant récupération d'informations et génération de texte, où le modèle consulte une base de connaissances externe avant de produire des réponses plus précises et factuelles.
Knowledge Distillation for RAG
Technique de transfert de connaissances d'un modèle RAG complexe (teacher) vers un modèle plus léger (student), préservant les capacités de raisonnement basé sur la récupération.
Embedding Fine-tuning
Adaptation des représentations vectorielles pour améliorer la pertinence des documents récupérés, en optimisant les embeddings selon le domaine spécifique d'application RAG.
Retrieval Encoder Adaptation
Modification des encodeurs de récupération pour mieux comprendre et indexer les documents spécifiques au domaine, améliorant ainsi la précision de la phase de recherche dans RAG.
Prompt Engineering for RAG
Conception optimisée des instructions d'entrée pour intégrer efficacement les informations récupérées dans le processus de génération, maximisant la cohérence et la pertinence des réponses.
Vector Database Fine-tuning
Optimisation des paramètres de la base de données vectorielle pour accélérer les requêtes de similarité et améliorer la qualité des documents récupérés dans les systèmes RAG.
Cross-Encoder Optimization
Ajustement des modèles cross-encoder pour un reranking précis des documents récupérés, améliorant la sélection des informations les plus pertinentes pour la génération.
Multi-Modal RAG Adaptation
Extension des techniques RAG pour traiter et intégrer différents types de données (texte, images, audio) dans le processus de récupération et génération augmentées.
Domain-Specific RAG
Spécialisation des systèmes RAG pour des domaines particuliers (médical, juridique, technique) en adaptant les modèles et les bases de connaissances aux terminologies et concepts spécifiques.
Few-Shot Learning for RAG
Technique d'apprentissage permettant au modèle RAG de s'adapter rapidement à de nouvelles tâches avec très peu d'exemples, en exploitant les capacités de récupération contextuelle.
Retrieval-Generation Alignment
Processus d'optimisation visant à aligner les représentations sémantiques entre les phases de récupération et de génération pour assurer une meilleure cohérence dans les réponses produites.
Hybrid Search Fine-tuning
Optimisation combinée des recherche vectorielle et sémantique dans les systèmes RAG, ajustant les poids entre différentes méthodes pour maximiser la pertinence des résultats.
RAG Performance Calibration
Ajustement systématique des paramètres du modèle pour équilibrer la confiance entre les informations récupérées et les connaissances internes, évitant les hallucinations tout en restant cohérent.