Qu'est-ce que le « RAG as a Service » ?
Le RAG as a Service (RAGaaS) est une offre gérée qui prend en charge l’infrastructure sous-jacente à la « Retrieval-Augmented Generation » (RAG). Le RAG ancre un modèle d’IA dans les connaissances propres à une organisation, de sorte que les réponses s’appuient sur des données d’entreprise actuelles et pertinentes. Avec le RAGaaS, un fournisseur gère les couches d’ingestion, de stockage et de recherche, tandis que les équipes connectent leur contenu et développent des applications par-dessus.
La plupart des offres RAGaaS partagent un noyau commun : l'ingestion de documents, leur intégration et leur stockage sous forme de vecteurs, une couche de recherche, ainsi qu'une interface permettant de transmettre le contexte extrait à un modèle linguistique. Au-delà de ce noyau, les offres se distinguent par les types de données pris en charge, les techniques de recherche utilisées et leur degré d'automatisation.
Amazon Bedrock Knowledge Bases est un exemple de RAGaaS. Il s'agit d'un service géré dans le cadre duquel AWS se charge de l'ingestion, du stockage, des représentations vectorielles, du reclassement, de l'optimisation de la recherche et de la mise à l'échelle.
Comment fonctionne le RAG en tant que service ?
Le RAGaaS suit les mêmes étapes que n'importe quel système RAG. Le contenu est importé, découpé en segments, converti en représentations vectorielles, puis stocké dans un index vectoriel. Lorsqu'un utilisateur pose une question, le service recherche dans l'index les passages les plus pertinents et les renvoie sous forme de contexte que le modèle utilisera pour formuler sa réponse.
Le fournisseur gère la mise à l'échelle, l'indexation et les performances de recherche via une API. Les développeurs envoient des documents et interrogent la base de connaissances, tandis que le service se charge du traitement entre ces deux étapes.
Quelles sont les fonctionnalités incluses dans une solution RAGaaS plateforme ?
Parmi les fonctionnalités courantes, on peut citer :
- Gestion de l'ingestion des documents, images et autres types de fichiers
- Génération automatisée de segments et de représentations d'embedding
- Gestion du stockage et de l'indexation des vecteurs
- Recherche sémantique et reclassement pour améliorer la qualité des résultats
- Le « smart chunking », qui permet de préparer les documents en vue d'une recherche plus précise
- Contrôles d'accès et surveillance destinés aux entreprises
La connectivité des données est également un élément essentiel. Les connaissances de l'entreprise sont réparties entre différentes applications, bases de données, systèmes de fichiers et API ; l'intégration de ce contenu dans la base de connaissances constitue donc un élément clé de toute mise en place d'une solution RAGaaS.
Pourquoi le RAGaaS est-il important ?
Mettre en place un système RAG en interne implique de créer et de maintenir des pipelines de données, des systèmes de traitement de documents, des bases de données vectorielles et une infrastructure de recherche. Il s'agit là d'un travail considérable avant même que la valeur métier ne se concrétise. Le RAGaaS raccourcit le chemin entre les données brutes et les réponses générées par l'IA, ce qui permet aux équipes de consacrer leur temps aux applications et aux cas d'utilisation.
Le modèle RAGaaS transfère ces couches vers un service géré. Avec Amazon Bedrock Knowledge Bases, par exemple, AWS gère l'ingestion, le stockage, les représentations vectorielles, le reclassement, l'optimisation de la recherche et la mise à l'échelle. L'équipe conserve le contrôle des sources de données et de l'application, tandis que le fournisseur se charge de l'infrastructure de recherche sous-jacente. Le compromis consiste à renoncer à une partie de la personnalisation de bas niveau en échange d'une mise en place plus rapide et de frais d'exploitation réduits.
RAGaaS ou RAG traditionnel : quelle est la différence ?
Dans le cadre d'une approche RAG traditionnelle, chaque étape doit être mise en place et gérée en interne : l'ingestion du contenu, sa préparation en vue de la recherche, son stockage, l'extraction du contexte pertinent et l'injection de ce contexte dans un modèle. L'équipe est responsable de l'infrastructure, du réglage et de la mise à l'échelle.
Le modèle RAGaaS transfère ces couches vers un service géré. L'équipe conserve le contrôle des sources de données et de l'application, tandis que le fournisseur se charge de l'infrastructure de récupération sous-jacente. Le compromis consiste à réduire les possibilités de personnalisation de bas niveau en échange d'une mise en place plus rapide et de frais d'exploitation réduits.
Foire aux questions (FAQ)
RAGaaS est l'acronyme de « Retrieval-Augmented Generation as a Service ». Il s'agit d'un service géré qui exploite l'infrastructure de recherche sur laquelle repose le RAG.
Les modèles linguistiques ne connaissent que les données sur lesquelles ils ont été entraînés. RAGaaS leur donne accès à des informations actualisées et spécifiques à l'entreprise, et évite ainsi d'avoir à mettre en place et à gérer en interne une infrastructure d'ingestion, de stockage et de recherche.
Non. Le réglage fin modifie le comportement d'un modèle, tandis que le RAG fournit des informations au modèle au moment de la requête. De nombreuses équipes utilisent le RAG pour les connaissances qui évoluent fréquemment et le réglage fin pour le style ou des tâches spécialisées.
La plupart des services prennent en charge des documents tels que les fichiers PDF, les fichiers Word et les pages Web. Certains gèrent également les images et autres contenus multimédias. Les données structurées issues de bases de données et d'applications doivent généralement être extraites et préparées avant leur intégration.
Le modèle formule ses réponses à partir de passages extraits de sources, ce qui garantit que celles-ci s'appuient sur un contenu réel. De nombreux services fournissent également des références, ce qui permet aux utilisateurs de vérifier la provenance d'une réponse.
La sécurité dépend du fournisseur. Vérifiez que les données sont chiffrées tant en transit qu’au repos, que les contrôles d’accès respectent les autorisations existantes, que des options de localisation des données sont proposées et que des règles claires précisent si votre contenu est utilisé pour l’entraînement des modèles.
Le RAG en interne est pertinent lorsqu'une équipe a besoin d'un contrôle total sur le découpage en segments, les modèles d'encodage ou la logique de recherche, ou lorsqu'elle a des exigences strictes quant au lieu où les données peuvent être traitées. Les équipes qui n'ont pas ces besoins parviennent souvent plus rapidement à la mise en production en optant pour un service géré.
La technologie « Agentic RAG » permet à un agent IA de planifier sa recherche. Elle décompose une question complexe en sous-requêtes, effectue des recherches de manière itérative, puis combine les résultats pour former une réponse unique. Amazon Bedrock Knowledge Bases prend en charge cette fonctionnalité grâce à sa capacité de recherche « agentic ».
