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Retrieval-augmented generation posts — chunking, embeddings, retrieval quality, and evaluation.

RAG ne se résume pas à la recherche : découpage, classement, reclassement et contrôle des hallucinations

Dépassez les stratégies naïves de découpage pour recherche vectorielle, le classement hybride sémantique et par mots-clés avec RRF, le reclassement par cross-encodeur, l'assemblage du contexte et le contrôle des hallucinations par couches, en montrant l'apport de chaque amélioration.

Cover image for Construire un système RAG privé : architecture, embeddings, bases vectorielles et évaluation

il y a 1 mois 351

AI Databases Programming

Construire un système RAG privé : architecture, embeddings, bases vectorielles et évaluation

Visite complète de l’architecture d’un système RAG privé auto-hébergé : ingestion, découpage, embeddings, bases vectorielles et boucle d’évaluation qui le rend fiable.

Cover image for Introduction pratique aux LLM et au RAG en Python, et pistes pour aller plus loin

il y a 1 mois 145

Python AI

Introduction pratique aux LLM et au RAG en Python, et pistes pour aller plus loin

Le final : les LLM expliqués avec les concepts que vous maîtrisez déjà, tokens et prompts, votre premier appel à l'API Claude depuis Python, un moteur RAG simplifié dans le navigateur, et la carte complète vers la série sur les LLM en production et MCP.

Cover image for Créer un service RAG avec FastAPI : découpage, embeddings et recherche vectorielle

il y a 2 mois 101

AI & LLM

Créer un service RAG avec FastAPI : découpage, embeddings et recherche vectorielle

Construisez un service RAG de bout en bout : découpez des documents, générez des embeddings, effectuez une recherche par similarité et répondez en vous appuyant sur le contexte récupéré depuis un point de terminaison FastAPI.

Cover image for Construire un système RAG de production avec pgvector et Laravel

il y a 2 mois 1.1K

Laravel AI Engineering

Construire un système RAG de production avec pgvector et Laravel

Mettez en place un pipeline RAG robuste dans Laravel avec PostgreSQL pgvector. Découpage intelligent, embeddings par lots, index HNSW, reranking et réponses sourcées.