Créateur d'IARoad News : RAG, çaLLMLa clé pour surmonter les faiblesses du Nvidia NeMo Retriever !AIOuvrons la voie vers l'avenir. #NvidiaNeMo #RAG #GenerativeAI
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Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ? Principes de base de NVIDIA NeMo Retriever
Bonjour, je suis Jon. Bienvenue sur mon blog, où je traite des sujets les plus récents en IA et en technologie de manière simple et accessible, même pour les débutants. Aujourd'hui, je vais vous présenter une technologie appelée Génération Augmentée par Recherche (RAG), en m'appuyant sur le NeMo Retriever de NVIDIA. La RAG est une technique qui combine la génération par IA et la recherche d'informations.grand modèle de langageIl s'agit d'un mécanisme qui permet aux grands modèles de langage (LLM, modèles d'IA entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles) de fournir des réponses plus précises. Par exemple,ChatbotL’idée est que le système réponde aux questions des utilisateurs en recherchant des connaissances externes en temps réel.
Cet article s'inspire d'un article publié dans InfoWorld le 2025 août 8 intitulé « Génération augmentée de récupération avec Nvidia NeMo Retriever ». Il présente un exemple d'utilisation de NeMo Retriever de NVIDIA pour traiter rapidement des fichiers PDF et générer des rapports. Commençons par les bases de RAG.
Une explication simple du fonctionnement de RAG
RAG n'est pas simplement une génération d'IA, mais plutôt un outil de récupération d'informations fiables, qu'il utilise ensuite pour générer des réponses. Cela lui permet d'exploiter les informations et l'expertise les plus récentes que l'IA ne possède pas. Par exemple, même si LLM ne connaît que des données anciennes, RAG peut récupérer les informations les plus récentes du web et des documents.
- Partie de récupération:Recherchez et extrayez des données liées à votre question.
- partie augmentée: Améliorez vos résultats de recherche en les ajoutant à LLM.
- Partie génération:Générer un texte au son naturel basé sur des informations améliorées.
NeMo Retriever de NVIDIA est l'un des outils prenant en charge RAG et est fourni sous forme de microservice d'IA générative. Selon le site officiel des développeurs de NVIDIA, NeMo Retriever permet une récupération d'informations et de données extrêmement précise.プ ラ イ バ シ ーIl permet une réponse en temps réel en mettant l'accent sur
Dernière mise à jour de NVIDIA NeMo Retriever et exemples pratiques
NeMo Retriever fait partie du framework NeMo de NVIDIA, qui prend en charge le développement de modèles de langage à grande échelle et d'une IA multimodale (traitant non seulement le texte, mais aussi les images et l'audio).GitHubLe dépôt présente NeMo comme un cadre d'IA générative évolutif destiné aux chercheurs et aux développeurs, et le contenu mis à jour le 19 mai 2025 se concentre sur la création de LLM et d'IA vocale.
Récemment, comme l'a rapporté InfoWorld le 2025 août 8, le modèle et le pipeline RAG de NeMo Retriever gèrent efficacement l'importation de PDF et la génération de rapports. Ce processus utilise une architecture « planification-réflexion-affinage » (un processus de planification, de réflexion et d'affinage) pour améliorer la qualité des résultats de l'IA. Par ailleurs, un article pratique paru dans InfoWorld (vers le 19 août 2025) fournit des explications détaillées sur des exemples concrets d'utilisation, soulignant que même les débutants peuvent facilement l'essayer.
Principales mises à jour pour 2025
En guise de mise à jour pour 2025, le blog technique de NVIDIA a publié début août 2025 (il y a environ deux semaines) un article intitulé « Comment améliorer les pipelines RAG grâce au raisonnement à l'aide des modèles NVIDIA Llama Nemotron ». Cet article explique comment améliorer RAG en ajoutant du raisonnement, même lorsque la requête d'un utilisateur est ambiguë. Par exemple, cette approche permet à l'IA de rechercher des informations précises tout en déduisant l'intention de la question lorsqu'elle n'est pas explicitement formulée.
De plus, le 2025er juillet 7la blockchain en terrain de jeuSelon un rapport publié dans .news et intitulé « NVIDIA's Llama 3.2 NeMo Retriever Enhances Multimodal RAG Pipelines », Llama 3.2 introduit un modèle d'intégration multimodal appelé NeMo Retriever, intégrant des données textuelles et visuelles pour améliorer l'efficacité et la précision du RAG. Cela augmentera le nombre d'images et de vidéos utilisées dans les applications d'IA d'entreprise. Par ailleurs, un article du 2025 juillet 7 sur ragaboutit.com a évoqué le potentiel de ce modèle pour redéfinir le déploiement du RAG dans l'IA d'entreprise, le présentant comme une avancée majeure susceptible de réduire le taux d'échec des systèmes RAG traditionnels (environ 5 %).
Il y avait également beaucoup de sujets liés à NeMo dans les publications sur X (anciennement Twitter), et dans les publications des 2025 et 8 août 19, il y avait beaucoup de NeMo-RL (NeMo'sapprentissage par renforcementLa société a publié la version 0.3 du modèle ARM APM ML, ajoutant la prise en charge de Megatron-Core, ce qui améliore l'efficacité de la formation.GPUCette optimisation accélérera les choses et renforcera les fondations de RAG.
Exemple pratique : traitement de PDF et génération de rapports
Prenons un exemple concret de NeMo Retriever, basé sur un article d'InfoWorld. Par exemple, lorsqu'un document commercial est saisi au format PDF, NeMo Retriever recherche et extrait le contenu, le transmet à LLM et génère automatiquement un rapport de synthèse. Cela permet à l'IA d'effectuer des tâches manuelles chronophages. La page produit de NVIDIA (mise à jour le 2025 juillet 7) souligne que NeMo est une plateforme complète prenant en charge le développement de LLM et de modèles de langage visuel (VLM), facilitant ainsi la création d'applications RAG.
L'avenir de NeMo Retriever et les points clés pour une utilisation en entreprise
Le blog technique de NVIDIA (un ancien article publié le 2023 novembre 11, mais référencé comme base) décrit comment créer une application RAG d'entreprise à l'aide du modèle d'intégration d'assurance qualité de récupération (Retrieval QA Embedding Model) et souligne l'importance du LLM comme outil de productivité de nouvelle génération. La mise à jour 28 inclut des avancées sur la prise en charge multimodale et, conformément à l'annonce officielle, d'autres améliorations sont prévues pour 2025. Par exemple, l'inférence améliorée à l'aide du modèle Llama Nemotron fait partie de la feuille de route visant à améliorer la gestion des requêtes floues.
Points clés pour que les entreprises utilisent ce service :
- Confidentialité des données garantie : NeMo Retriever prend la confidentialité au sérieux.
- Réponse en temps réel : la recherche de haute précision fournit des informations instantanées.
- Personnalisation : la plateforme NeMo de NVIDIA vous permet de développer vos propres LLM et VLM.
Cependant, des connaissances spécialisées sont requises pour l'installation, nous vous recommandons donc d'utiliser la documentation et les tutoriels de NVIDIA.
En résumé, NeMo Retriever de NVIDIA rapproche la technologie RAG des utilisateurs et constitue un outil puissant pour améliorer la précision de l'IA. La dernière mise à jour ajoute la prise en charge multimodale, accélérant ainsi son utilisation pratique en entreprise. Je suis personnellement enthousiasmé par le potentiel de cette technologie pour transformer notre travail quotidien, mais je vous recommande de l'essayer d'abord en consultant la documentation officielle.
Cet article a été compilé à partir des informations suivantes, accessibles au public et vérifiées par l'auteur :
- Génération augmentée par récupération avec Nvidia NeMo Retriever | InfoWorld
- NeMo Retriever | Développeur NVIDIA
- GitHub – NVIDIA/NeMo
- Créez une IA générative personnalisée | NVIDIA NeMo
- Comment améliorer les pipelines RAG grâce au raisonnement grâce aux modèles NVIDIA Llama Nemotron | Blog technique NVIDIA
- Llama 3.2 NeMo Retriever de NVIDIA améliore les pipelines RAG multimodaux
- La révolution RAG multimodale : comment Llama 3.2 NeMo Retriever de NVIDIA redéfinit l'IA d'entreprise