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Tag : ChromaDB
Audit de la récupération RAG en ce qui concerne les fragments obsolètes, la dérive et le contexte bruité.
Un audit Python pour la récupération RAG : requêtes idéales, seuils de pertinence par cosinus, vérifications de dérive Kolmogorov-Smirnov et efficacité contextuelle, ainsi que la manière de lire le rapport.
12 min de lectureRecommandateur de dramas coréens multi-agents : BERTopic, RAG et fusion de rangs réciproques
Un recommandateur de dramas coréens basé sur la perception du goût : étiquettes de motifs BERTopic, ChromaDB RAG, un agent d’interview, expansion des requêtes et fusion de rangs réciproques avant un ré-rangement par un LLM.
10 min de lectureDe la version naïve au RAG en production pour les déclarations 10-K de la SEC : segmentation en blocs, recherche hybride.
Pourquoi le pipeline RAG d’un manuel scolaire a échoué avec des documents 10-K de 300 pages, et les solutions : blocs adaptés aux sections, recherche hybride, réclassement par encodeur croisé, validation et citations de métadonnées.
8 min de lectureCouche par couche : conception d’un pipeline de récupération RAG réel pour les agents IA
Planifiez un pipeline RAG avec les contrats SourceDocument et DocumentChunk, le découpage en chunks, les embeddings ainsi que ChromaDB, tout cela derrière un RetrievalService qui assure la stabilité de l’agent.
10 min de lectureUn assistant pour les documents en deux fichiers Python : ChromaDB, LangChain et Claude
Transformer un PDF de 187 pages sur les normes dbt en un assistant recherchable grâce à un script d’ingestion, des embeddings locaux de Hugging Face, ChromaDB et des réponses de Claude basées sur les documents.
7 min de lectureRAG multimodal privé sur un Mac M1 : lecture sélective de graphiques avec Ollama
RAG multimodal privé sur un Mac M1 avec Ollama : PyMuPDF pour le texte et les tableaux, un petit modèle visuel Qwen uniquement pour les graphiques, les vérifications de nombres et la recherche dans ChromaDB.
10 min de lectureUn chatbot de réparation de flotte en tant qu’exemple de RAG en langage simple avec Chroma et Ollama
RAG expliqué à l’aide d’un chatbot de réparation de flotte : les rapports de réparation de véhicules arrivent par WhatsApp, et Chroma, les embeddings MiniLM ainsi que Llama 3.2 sur Ollama effectuent la première analyse.
7 min de lectureRecherche sémantique avec ChromaDB et des embeddings pour une plateforme multi-agents
Passer d’une plateforme multi-agents d’entreprise à une recherche sémantique réelle : segmentation tenant compte des mots, distance cosinus dans ChromaDB, couches de test et la prochaine étape de RetrievalAgent.
10 min de lectureCe qui a défailli dans un pipeline RAG correctif pour les questions-réponses YouTube avec LangGraph
Le découpage en blocs, les limites d’incorporation, l’état de LangGraph, les pièges asynchrones et la vitesse de transcription : les erreurs rencontrées lors de la création d’un bot de questions-réponses pour YouTube et comment chacune a été corrigée.
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