Quels problèmes surviennent avec le RAG multilingue?

Lors de la génération augmentée par récupération multilingue (RAG), les problèmes suivants surviennent :

• Qualité de l'indexation et de la recherche : Les différentes langues ont des caractéristiques morphologiques et syntaxiques différentes, ce qui complique la création d'un index vectoriel universel. Par exemple, la tokenisation et la lemmatisation diffèrent pour le russe et l'anglais.

• Différences dans la représentation des connaissances : Les sources dans différentes langues peuvent contenir des volumes et une qualité d'information différents, ce qui conduit à des résultats hétérogènes.

• Génération multilingue : Le modèle doit pouvoir générer correctement du texte dans la langue requise, en tenant compte du contexte et de la grammaire, ce qui nécessite une formation sur des données multilingues.

• Problèmes avec les encodages et la normalisation : Les différentes langues utilisent des ensembles de caractères différents, ce qui peut poser des difficultés lors du traitement et du stockage des données.

• Difficultés dans l'évaluation de la qualité : Les métriques de qualité de la génération et de la recherche peuvent ne pas être équivalentes pour différentes langues, ce qui complique l'optimisation du système.

Ces problèmes nécessitent une approche globale : utilisation d'embeddings multilingues, modèles de génération adaptatifs et prétraitement minutieux des données.