Q : Différence entre LLM-based Retrieval et Embedding-based Retrieval
GPT :

LLM-based Retrieval et Embedding-based Retrieval sont deux approches utilisées pour récupérer des informations dans un système de recherche, mais elles diffèrent par leur fonctionnement et leurs applications. Voici une comparaison détaillée :

1. LLM-based Retrieval (Basé sur les Large Language Models)

Principe

• Les Large Language Models (LLMs), comme GPT ou d’autres modèles similaires, sont directement utilisés pour comprendre une requête et récupérer des informations pertinentes.
• La récupération se fait en s’appuyant sur la capacité de l’LLM à comprendre le langage naturel et à raisonner sur les données ou documents disponibles.

Méthode

• Le modèle est "interrogé" avec une requête.
• Il peut soit :
  • Générer une réponse directement en s’appuyant sur son entraînement (s’il est pré-entraîné sur un large corpus).
  • S’appuyer sur un context augmenter en consultant des bases de connaissances ou des données supplémentaires pertinentes.

Avantages

• Compréhension contextuelle avancée : LLM peut raisonner sur des requêtes complexes en tenant compte des subtilités linguistiques.
• Flexible : Peut fournir une réponse directe ou agir comme un intermédiaire intelligent pour filtrer et reformuler des résultats.
• Peu d’efforts de pré-traitement nécessaires : La requête peut être en langage naturel.

Inconvénients

• Coût computationnel élevé : L’interrogation d’un LLM nécessite généralement beaucoup de ressources.
• Risque d’erreurs contextuelles : Si les informations sont absentes ou mal structurées, les LLM peuvent "halluciner" (inventer des réponses).
• Moins adapté pour des ensembles de données massifs sans techniques d’indexation supplémentaires.

2. Embedding-based Retrieval (Basé sur les embeddings)

Principe

• Les embeddings sont des représentations vectorielles denses de données (textes, requêtes, documents, etc.), générées à l’aide de modèles d’apprentissage automatique.
• Une récupération basée sur les embeddings repose sur la similarité entre les représentations vectorielles de la requête et des documents.

Méthode

• Les textes (documents ou requêtes) sont transformés en vecteurs denses à l’aide d’un modèle pré-entraîné (par exemple, Sentence-BERT, OpenAI embeddings, etc.).
• Une fois les vecteurs générés :
  • La requête est également convertie en vecteur.
  • Une recherche de proximité est effectuée (par exemple, en utilisant la cosine similarity ou une autre métrique) pour trouver les documents les plus pertinents.

Avantages

• Efficacité sur de grands ensembles de données : Une fois les embeddings générés, les recherches sont rapides grâce à des techniques comme l’approximation de la recherche des plus proches voisins (ANN).
• Robustesse aux variations linguistiques : Les embeddings capturent les relations sémantiques même si les mots exacts diffèrent.
• Scalabilité : Bien adapté pour des millions ou milliards de documents.

Inconvénients

• Nécessite un prétraitement initial : Les documents doivent être convertis en embeddings à l’avance.
• Moins bon pour les requêtes complexes : Peut manquer de compréhension contextuelle avancée comparée à un LLM.
• Dépend des données d’entraînement du modèle : Si les embeddings ne capturent pas correctement les relations dans un domaine spécifique, la récupération sera sous-optimale.

Résumé des différences

Cas d’utilisation typiques

• LLM-based Retrieval : Systèmes de dialogue, assistant virtuel, recherche contextuelle avancée dans des données limitées.
• Embedding-based Retrieval : Moteurs de recherche, récupération de documents scientifiques, bases de données denses.

Les deux approches peuvent être combinées dans un système hybride pour tirer parti des forces de chacune (par exemple, utilisation d’embeddings pour une recherche rapide suivie d’un raisonnement contextuel via un LLM).