Comment maîtriser le contexte pour optimiser les LLMs ?

Le contexte est la ressource clef maîtrisée pour exploiter pleinement les modèles de langage (LLM). Sans gestion fine, ceux-ci oublient, hallucinent ou dégradent leurs performances tôt ou tard. Découvrez comment maîtriser le contexte assure fiabilité et pertinence sur la durée.

3 principaux points à retenir.

• Le contexte est limité : LLMs ont une fenêtre fixe de tokens, donc il faut optimiser ce qu’on y place.
• Gestion dynamique : Troncature, compression, récupération à la demande évitent l’explosion de données inutiles en mémoire.
• Mémoire organisée : Différents types de mémoire (travail, épisodique, sémantique) augmentent la cohérence sur le long terme.

Pourquoi le contexte limite-t-il la performance des LLMs

Ces derniers temps, vous avez peut-être remarqué un terme qui revient souvent dans le monde des modèles de langage : la « fenêtre contextuelle ». En termes simples, c’est la quantité d’informations qu’un modèle comme GPT-4 ou tout autre Large Language Model (LLM) peut traiter à la fois. Chaque LLM fonctionne avec une taille de fenêtre fixe, ce qui signifie que vous êtes limité en termes de tokens. Imaginez que vous ayez un panier de fruits : si vous ne pouvez en transporter qu’une certaine quantité, vous devez faire des choix sur ceux que vous emportez. La même logique s’applique aux LLMs : sans gestion adéquate, ils oublient des informations clés, ce qui peut entraîner des hallucinations ou une perte progressive de la qualité des réponses.

Prenons un exemple concret. Supposons que vous conceviez un agent IA qui interagit avec plusieurs API et manipule 10 documents différents. Si cet agent doit garder la trace de toutes les informations tout en étant limité par la fenêtre contextuelle, il risque de perdre de vue des éléments cruciaux au fur et à mesure qu’il accumule des tokens. Après quelques requêtes, il se peut qu’il ne se souvienne plus de détails essentiels d’une API d’origine ou d’une réponse critique d’un document. Et lorsqu’on parle de contexte, la gestion devient un enjeu fondamental, voire un point de rupture. L’absence de stratégie de gestion du contexte incite les LLMs à « halluciner » des informations ou à répondre de manière incohérente.

Ce problème est profondément ancré dans la structure même de ces modèles. Comme mentionné, les LLMs fonctionnent avec un budget de tokens fixe. Cela implique inévitablement que certaines informations, jugées « non essentielles », soient laissées de côté, alors qu’elles pourraient s’avérer vitales. Ce phénomène souligne l’importance de l’ingénierie du contexte lors du développement d’applications utilisant ces modèles. Sans un cadre réfléchissant sur ce qui doit être conservé ou élagué, un LLM pourrait envisager des réponses qui n’ont ni queue ni tête, vous laissant, vous, le développeur, tiraillé entre la frustration et le désespoir.

Comment optimiser le contexte dans une application pratique

Dans un monde où les LLMs (Large Language Models) deviennent de plus en plus présents, la gestion du contexte est cruciale pour garantir leur performance. Pourquoi ? Parce que si vous ne gérez pas activement le contexte, vos LLMs risquent de perdre la trame de la conversation, de se tromper ou, pire, d’inventer des réponses. La solution ? Une vraie stratégie de gestion du contexte qui se déroule tout au long de l’utilisation.

Commençons par une des pratiques fondamentales : l’allocation budgétaire des tokens. Chaque LLM a une fenêtre de contexte limitée en termes de tokens. Répartissez intelligemment ce budget : allouez des tokens pour les instructions système, l’historique des conversations et les données externes. Un bon équilibre peut faire toute la différence. Par exemple, si une instruction système consomme 2000 tokens, il ne vous reste plus beaucoup d’espace pour les conversations et les retours d’API. Pensez-y.

Ensuite, parlons de la tronçonneuse : oui, vous avez bien entendu. Tronquez les conversations de manière intelligente. Gardez le début et la fin, résumez le milieu. Pourquoi ? Parce que souvent, c’est dans les débuts et les fins que se jouent les moments clés. Si vous résumez le milieu, faites-le de manière à préserver l’essentiel sans pour autant alourdir le contexte avec des détails superflus.

Un autre aspect à ne pas négliger est la gestion des sorties des outils. N’hésitez pas à sélectionner uniquement les champs nécessaires dans vos requêtes API. Pourquoi demander tout un tirage de données quand une petite portion suffira ? C’est une question de clarté et d’efficacité. Vous pourriez également envisager d’utiliser le Model Context Protocol pour récupérer uniquement les informations cruciales au moment où elles sont nécessaires, ce qui rend l’interaction avec le modèle plus fluide et pertinente.

Enfin, assurez-vous de séparer les différents types d’informations. Les instructions stables doivent rester en place, tandis que les données variables peuvent être modifiées sans chambouler l’ensemble. En faisant cela, vous faciliterez grandement la gestion du contexte, tout en maintenant la cohérence des réponses du modèle.

Quelles architectures mémoire pour gérer le contexte à l’échelle

Gérer le contexte dans des applications complexes n’est pas une mince affaire. Cela nécessite des systèmes de mémoire multi-niveaux pour répondre efficacement aux demandes, surtout lorsque les LLMs interagissent dans des environnements riches en informations. Quatre types de mémoire doivent être envisagés : la mémoire de travail, la mémoire épisodique, la mémoire sémantique et la mémoire procédurale.

• Mémoire de travail : C’est le contexte actif, celui que le modèle utilise en temps réel. Cette mémoire doit être constamment optimisée pour répondre aux besoins immédiats d’une tâche. Chaque token compte ici, car l’efficacité dépend de l’espace disponible.
• Mémoire épisodique : Elle stocke l’historique compressé des conversations. Il est crucial de conserver des relations temporelles et des chaînes causales même lorsqu’on compresse l’information. Des techniques comme la compression extractive assurent que l’essentiel est conservé sans surcharge d’informations inutiles.
• Mémoire sémantique : C’est votre base de connaissances, constituée de faits vérifiés, de documents et d’informations classées. Pour une récupération rapide, l’indexation par sujet ou entité est essentielle, permettant un accès efficace aux informations pertinentes.
• Mémoire procédurale : Elle contient des instructions ou des directives stables auxquelles le modèle peut se référer sans avoir à actualiser cette partie à chaque fois qu’une nouvelle donnée est ajoutée.

Pour garantir une orchestration harmonieuse entre ces mémoires, on utilise souvent des systèmes hybrides de recherche combinant embeddings, BM25 et des filtres de métadonnées. Cela permet non seulement de repérer les informations les plus pertinentes, mais aussi de traiter les contradictions qui peuvent surgir lorsque plusieurs sources sont en concurrence.

Le profilage constant des tokens joue également un rôle clé dans l’amélioration de l’efficacité. Cela implique d’examiner en continu l’utilisation des tokens et de se débarrasser de tout élément redondant ou trop verbeux. Par exemple, si une instruction consomme 5K tokens, envisagez de la réécrire pour qu’elle n’en consomme que 1K.

Enfin, lorsque des raisonnements nécessitent l’extraction d’informations de plusieurs documents, un traitement hiérarchique permet d’extraire des faits clés de manière indépendante avant de les synthétiser pour garder un contexte précis sans surcharge. Cela minimise l’épuisement du contexte tout en permettant une capacité de raisonnement à multi-sources.

Pour plus d’informations, consultez cet article sur les techniques d’optimisation des LLMs.

Comment assurer la pérennité et la fiabilité du contexte en production

Pour assurer la pérennité et la fiabilité du contexte en production, deux actions cruciales se démarquent : la sérialisation de l’état conversationnel et la mise en place de triggers intelligents pour la récupération de mémoire. La sérialisation permet au système de sauvegarder l’état actuel de la conversation, facilitant ainsi une reprise fluide après une pause. Imaginez une application qui doit interrompre une interaction pour diverses raisons ; sans un mécanisme d’archivage adéquat, les informations pertinentes peuvent être perdues, entraînant des incohérences et des frustrations utilisateurs.

Les triggers intelligents, quant à eux, optimisent la gestion de mémoire tout en réduisant les coûts et latences. Ces déclencheurs agissent comme des sentinelles qui alertent le système lorsqu’une information est nécessaire. Par exemple, si un utilisateur change de sujet, le système peut automatiquement récupérer des données pertinentes, évitant ainsi des interrogations inutiles et des délais d’attente. Cela augmente non seulement l’efficacité de l’interaction mais améliore également l’expérience utilisateur en éliminant les périodes d’attente frustrantes.

Il est également impératif de retourner des résultats vides explicites quand aucune information utile n’est trouvée. Cela empêche les hallucinations, où le modèle pourrait produire des réponses non-fondées. En informant l’utilisateur avec des messages clairs tels que « Aucune donnée correspondant à la requête X », vous limitez les risques de désinformation et maintenez la confiance envers le système.

Pour évaluer et ajuster ces stratégies, surveillez certains indicateurs clés : l’utilisation du contexte, la fréquence d’éviction, la précision de la récupération et la durabilité des informations. Ces métriques sont essentielles pour comprendre comment le système réagit à différentes situations et pour améliorer continuellement sa gestion du contexte. En intégrant des retours d’expérience, vous pouvez affiner votre approche et faire en sorte que l’optimisation du contexte ne soit pas qu’un objectif statique, mais un processus dynamiques d’amélioration continue.

Pour en savoir plus sur l’évaluation des LLM pour les entreprises, vous pouvez consulter cet article. Évaluation des LLM

Alors, comment reprendre enfin la maîtrise totale du contexte dans vos LLMs ?

Le contexte n’est pas une donnée passive mais une ressource stratégique à gérer activement. Sans une ingénierie dédiée, vos modèles vont se perdre tôt ou tard : oublis, hallucinations et baisse de qualité seront au rendez-vous. Mais en appliquant les bonnes techniques — allocation rigoureuse, gestion rationnelle des historiques, architectures mémoire multi-niveaux, récupération intelligente — vous garantissez une performance et cohérence durable. Maîtriser le contexte, c’est mettre votre LLM au service de dialogues riches, fiable et pertinents sur la durée. Êtes-vous prêt à franchir le pas et sortir du piège des limites token ?

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est consultant et expert reconnu en Analytics, Data, Automatisation IA et développement d’applications IA (OpenAI API, LangChain). Fondateur de l’agence webAnalyste et de Formations Analytics, il accompagne depuis des années entreprises et développeurs dans la mise en œuvre de solutions intelligentes en France et au-delà. Sa maîtrise des défis techniques liés à l’intégration des LLMs et à la gestion du contexte place ses analyses et conseils parmi les plus pertinents du marché francophone.