Next.ink a récemment mené une expérimentation concrète du Retrieval-Augmented Generation (RAG) en utilisant un corpus de plus de 15 000 articles publiés sur son propre média au cours des dix dernières années.
L’objectif était de fournir des extraits de ce contenu à une intelligence artificielle générative, en l’occurrence Mistral 7B, afin qu’elle puisse adapter ses réponses de manière pertinente et contextuelle. Cette démarche vise à enrichir la précision des modèles d’IA en les ancrant dans des données spécifiques.
L’intégralité de l’opération a été réalisée en local, sur un MacBook Pro, grâce à l’utilisation d’Ollama pour l’exécution du modèle. Cette approche souligne la faisabilité de déployer des systèmes RAG performants sans dépendre de services cloud externes, offrant ainsi une maîtrise accrue des données et de l’infrastructure.
Cette initiative illustre comment des organisations peuvent personnaliser l’expérience des IA génératives avec leurs propres bases de connaissances. Elle ouvre des perspectives pour l’intégration d’IA dans des environnements où la précision factuelle et la pertinence contextuelle sont primordiales.
Source : Next.ink