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Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : RAG
Cinquante ans de recherche en récupération d’informations cachés au sein de votre pipeline RAG
Le découpage en blocs de texte, la recherche hybride, HyDE, le réclassement et les évaluations possèdent tous des ancêtres vieux de plusieurs décennies dans le domaine de la récupération d’informations. Un aperçu de la recherche et de ses limites.
17 min de lectureUne feuille de route pour l’ingénierie IA en 2026 : de Python aux agents et aux outils LLMOps.
Un parcours d’apprentissage en plusieurs étapes pour 2026 en ingénierie IA, allant de Python et des mathématiques, en passant par l’apprentissage automatique classique et l’apprentissage profond, jusqu’aux techniques RAG, MCP, aux agents, aux évaluations et au déploiement.
14 min de lectureQualité RAG en temps d’indexation : types de fragments, nettoyage et étiquettes de récupération
Qualité du RAG en temps d’indexation : création de blocs de texte, de tableaux et d’images, suppression des bruits générés par le parseur, et ajout de labels de récupération rédigés par un LLM qui ont réduit d’environ la moitié les recherches infructueuses.
12 min de lectureTrois raisons pour lesquelles les systèmes RAG en production échouent : contexte fragmenté, dérive et mauvaise utilisation.
Trois manières dont la génération de RAG échoue : un contexte fragmenté dû à la segmentation en chunks, une dérive à mesure que la base de connaissances s’agrandit, et une utilisation incorrecte malgré une bonne récupération des informations, avec des solutions au niveau des couches.
11 min de lectureL’IA de printemps dans les entreprises : un agent de support équipé d’outils, de RAG et d’outils de révision
Spring AI pour un assistant de tri des incidents : prompts en tant que contrats, sortie structurée, appel d’outils, découverte MCP, Qdrant RAG, suivi et boucles d’agent bornées.
13 min de lectureRéclassement dans RAG : encodeurs croisés contre juges LLM et leur latence
Comment un réordonneur en deux étapes améliore le classement des candidats dans RAG, en comparant les encodeurs croisés avec des juges basés sur des LLM, les coûts de latence, les modes de défaillance et les moyens de les évaluer.
14 min de lectureAudit 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 lectureGraphify, OKF et RAG : quel niveau de contexte votre codebase a-t-il besoin ?
Les benchmarks montrent que Graphify atteint un niveau de précision équivalent à celui de RAG vectoriel. Voici comment Graphify, OKF de Google et RAG vectoriel s’articulent, avec les facteurs de défaillance et une matrice de décision.
12 min de lectureLlamaIndex Plus LangGraph : un modèle propre pour les agents RAG
Comment créer une base de connaissances avec LlamaIndex et la mettre à disposition d’un agent LangGraph en tant qu’outil, avec une explication de la persistance, de Chroma et du mode uniquement de récupération.
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