Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : FAISS
Quatre stratégies de mémoire pour les agents d’IA : fenêtres déroulantes, FAISS et GraphRAG
Comparez les différentes façons de fournir une mémoire à un agent LLM, allant de l’historique complet et des fenêtres déroulantes aux index inversés, à la recherche sémantique FAISS et au graphe de connaissances GraphRAG.
7 min de lectureÉvaluation comparative de cinq systèmes de stockage de vecteurs intégrés : FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite
Cinq bases de données vectorielles intégrées testées pour le RAG local : FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite et NumPy ont été comparées en termes de précision de rappel, de latence, de filtres et de démarrage en mode froid.
8 min de lectureAjustement fin gratuit d’un modèle médical de 7B : QLoRA, FAISS et garde-fous de sécurité.
Un pipeline Kaggle T4 sans coût : données synthétiques, QLoRA, RAG sur des textes classiques, une couche vérifiée, des garde-fous d’urgence codés en dur, une version GGUF et les bugs rencontrés.
5 min de lectureUn Retriever, trois systèmes de stockage en arrière-plan : portage de la fonction de recherche NumPy vers Chroma, FAISS et Pinecone
Intégrez un moteur de recherche en cosinus NumPy développé manuellement dans Chroma, FAISS et Pinecone, et découvrez ce que les index, les filtres de métadonnées et la persistance apportent, ainsi que les erreurs qui altèrent la pertinence.
11 min de lectureLaisser Gemini choisir la source : FAISS, Tavily et Direct Answers dans LangGraph
Créez un petit flux de travail LangGraph dans lequel Gemini dirige chaque question vers une base de connaissances FAISS, une recherche web Tavily ou une réponse directe, en utilisant un routage de sortie structurée.
16 min de lecture
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