Dans cet épisode on explore les défis et les évolutions du RAG (Retrieval-Augmented Generation) dans le contexte de l’IA.
L’équipe du Bigdata Hebdo discute des promesses des éditeurs, des difficultés rencontrées par les utilisateurs, et des mécanismes d’IA nécessaires pour traiter efficacement les documents. On parle des enjeux liés à l’OCR, au chunking, et à l’importance des modèles d’embeddings.
Chapitres
- 00:00 Introduction
- 03:06 La promesse des éditeurs
- 08:05 Comprendre le RAG et son fonctionnement
- 11:06 Difficultés liées à l’OCR et à l’extraction de données
- 19:05 Recommandations pour l’optimisation des documents
- 28:46 Mistral Document AI et ses fonctionnalités
- 33:49 Chunking et gestion des documents
- 40:55 Fine-tuning des modèles d’embeddings
- 43:00 Formats de documents et leur pérennité
- 47:23 Conclusion et perspectives
A retenir
- Le décalage entre la promesse éditeur et l’expérience utilisateur est un défi majeur.
- La qualité des données source est cruciale pour des résultats fiables.
- L’OCR présente des défis uniques, notamment avec des documents complexes.
- Le chunking doit être optimisé pour éviter la perte d’informations.
- Les modèles d’embeddings peuvent améliorer la précision des recherches.
- Mistral Document AI représente une avancée significative dans le traitement des documents.
- Le pré-processing des documents est essentiel pour une bonne exploitation des données.
- Les formats de documents influencent la capacité des modèles d’IA à traiter l’information.
- Les bonnes pratiques de documentation doivent être repensées à l’ère de l’IA.
Animateurs
- Vincent : Linkedin, Carnet Data et IA et DataTask
- Jérôme : @jxerome et Zeenea
- Paul : @paulpeton et methodidacte
Sponsors
Cette publication est sponsorisée par DataTask et CerenIT.
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Le générique a été composé et réalisé par Maxence Lecointe