Si innoHERO, la famille d’assistants basés sur l’intelligence artificielle, est si efficace, c’est parce qu’elle s’appuie sur la technologie RAG.
Etat des lieux !
Conçus pour guider les professionnels de l’innovation, ces agents vont transformer la gestion stratégique de l’innovation – le tout dans la langue de son choix.
InnoHERO se distingue des autres en s’appuyant sur des documents exclusifs de grande valeur dédiés aux professionnels de l’innovation.
Les agents d’InnoHERO, experts dans l’art et la science de la gestion de l’innovation, sont conçus pour vous aider à naviguer dans ce terrain, en offrant des conseils pratiques, des résultats plus rapides et moins de stress mental.
Avec plus de 200 articles de blogs, près de 50 podcasts, innovecteur est une source de référence dans le domaine du management de l’innovation depuis 2015.
InnoHERO s’appuie évidemment sur ces connaissances et y ajoute les travaux issus de deux ouvrages – Innovation responsable et Intelligence artificielle pour apporter un regard à 360° sur la gestion de l’innovation.
InnoHERO utilise également un modèle d’Intelligence Artificielle qui combine la puissance de l’extraction de texte et l’efficacité de l’IA générative.
Le résultat ?
Des résultats plus précis avec des informations ciblées et des données adaptées à vos besoins spécifiques, une capacité améliorée à synthétiser les informations provenant de plusieurs sources pour une prise de décision éclairée, et des réponses exclusives qui tiennent compte du contexte de la conversation, garantissant ainsi la pertinence et l’exactitude.
La technologie RAG au service des agents intelligents
Le RAG, ou « Retrieval Augmented Generation », est une technique qui combine la récupération d’informations pertinentes avec des modèles de langage (LLMs) pour générer des réponses. Concrètement, il permet aux LLMs de rechercher et d’intégrer des informations externes en temps réel, enrichissant ainsi le contexte pour améliorer la qualité et la pertinence des réponses générées.
Comment fonctionne le RAG ?
Le processus du RAG se divise en trois étapes clés :
- Récupération : Le système récupère des informations pertinentes à partir de diverses sources.
- Augmentation : Ces informations sont ensuite ajoutées à la requête utilisateur pour fournir du contexte.
- Génération : Le modèle de langage génère une réponse en se basant sur la requête et le contexte augmenté.
Cas d’utilisation du RAG :
Le RAG trouve des applications variées, notamment :
- Systèmes de réponses aux questions documentaires : Amélioration des LLMs avec des capacités de récupération pour répondre à des questions basées sur des documents spécifiques.
- Agents conversationnels : Amélioration des interactions en temps réel en fournissant des informations contextuelles aux modèles de langage.
- Génération de contenu : Personnalisation de la création de contenu pour intégrer des tendances en temps réel et enrichir le contexte.
- Systèmes de recommandation personnalisés : Alimentation des moteurs de recommandation avec des suggestions plus pertinentes et contextuelles.
Avantages du RAG :
Le RAG offre plusieurs avantages significatifs, notamment :
- Accès illimité aux connaissances : En exploitant des sources externes, les LLMs ne sont pas limités par leur connaissance interne seule.
- Confiance accrue dans les réponses : Le contexte supplémentaire de la récupération aide les LLMs à générer des réponses plus précises.
- Réduction des hallucinations : Les systèmes activés par RAG sont moins enclins à générer des réponses irréfléchies ou inexactes.
- Transparence améliorée : La fourniture de l’accès à la source des informations renforce la crédibilité des réponses.
En somme, le RAG est une technique puissante qui combine récupération et génération pour améliorer les capacités des modèles de langage, les rendant plus conscients du contexte et plus efficaces dans diverses applications.
Commencez à utiliser les agents InnoHERO dès aujourd’hui et découvrez la différence qu’ils peuvent apporter à vos projets.
Ce billet s’inscrit dans la continuité du livre « Donner un sens à sa vie, avec ou malgré l’intelligence artificielle« .
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Pour aller plus loin
- Pour comprendre les enjeux de l’éthique appliquée à l’innovation, le livre « Du projet innovant au management responsable de l’innovation »
- Un teaser gratuit à télécharger sur l’innovation responsable
- Plusieurs articles sur l’innovation d’exploration : https://innovecteur.com/?s=exploration
- Plusieurs articles sur l’intelligence artificielle
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