Améliorer les pipelines RAG grâce au raisonnement avancé avec les modèles NVIDIA Llama Nemotron

Les systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG) font face à un défi majeur : la capacité à interpréter des requêtes utilisateur imprécises ou ambiguës, qui ne reflètent pas toujours clairement l’intention sous-jacente. Par exemple, une requête comme « Parlez-moi de la dernière mise à jour dans l’entraînement des modèles NVIDIA NeMo » pourrait cibler en réalité les avancées en personnalisation des grands modèles linguistiques (LLM), plutôt que les modèles de traitement de la parole. Cette lacune sémantique peut entraîner des résultats partiels ou erronés. Pour surmonter ce problème, l’intégration de capacités de raisonnement avancées via les modèles Llama Nemotron de NVIDIA permet de transformer radicalement les pipelines RAG. La réécriture de requête est une étape clé dans ce processus. Elle consiste à reformuler la requête initiale d’un utilisateur pour qu’elle corresponde mieux aux termes et structures du corpus de connaissances. Cette technique réduit le fossé sémantique entre la formulation naturelle d’un utilisateur et le vocabulaire technique ou structuré des documents. Grâce à des modèles LLM comme ceux de la famille Nemotron, on peut appliquer des stratégies telles que l’extraction de la requête principale, l’identification de critères de filtrage, ou encore l’expansion contextuelle par paraphrase, décomposition en sous-questions ou ajout de termes associés. Ces méthodes améliorent significativement la précision et la couverture des documents récupérés. Parmi les modèles Nemotron, le Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 s’impose comme une solution optimale pour les pipelines RAG grâce à son équilibre entre performance, latence d’inférence et capacité de raisonnement. Des tests sur le jeu de données Natural Questions (NQ) montrent une amélioration marquée de la précision de récupération (Accuracy@K) lorsque la requête est réécrite par le modèle. Par exemple, pour une requête sur l’entraînement d’un LLM pour les langues à faibles ressources, la réécriture permet de capturer des sessions sur des sujets comme « multilinguisme », « IA souveraine » ou « adaptation de domaine », même si ces termes n’apparaissent pas dans la requête initiale. L’architecture proposée (Figure 1) intègre le modèle Nemotron comme moteur de réécriture : il analyse, extrait et enrichit la requête avant de la transmettre au NVIDIA NeMo Retriever, qui effectue l’ingestion, le calcul d’embeddings et le reranking accélérés. Cette chaîne permet une intégration fluide avec des outils comme Slack, éliminant le besoin de développer une interface frontale dédiée. Les bénéfices sont clairs : une meilleure pertinence des résultats, une compréhension plus fine des intentions utilisateur, et une expérience d’information plus personnalisée. Toutefois, cette approche soulève des défis, notamment la consommation élevée de ressources liée à l’inférence LLM, la limitation du nombre de documents traités en une seule fois, et la complexité accrue des stratégies de fenêtrage pour de grands jeux de données. Cette amélioration est particulièrement utile dans des domaines où la précision prime sur la vitesse, comme la recherche scientifique, la réglementation ou les services d’assistance technique. Pour les entreprises souhaitant exploiter ces avancées, NVIDIA propose des modèles disponibles via l’API Catalog, ainsi que des outils comme NeMo Retriever et le RAG Blueprint pour accélérer le déploiement. En résumé, l’ajout de raisonnement via les modèles Llama Nemotron transforme les pipelines RAG en systèmes intelligents, capables de comprendre non seulement ce que l’utilisateur dit, mais aussi ce qu’il veut vraiment savoir.