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livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : Semantic Search
Comment fonctionne une base de données vectorielle : embeddings, recherche vectorielle et mémoire humaine
Un modèle mental basé sur la mémoire pour la recherche vectorielle : comment les embeddings, la similarité, les index de voisins les plus proches et les filtres de métadonnées fonctionnent au sein d’une base de données vectorielle pour RAG.
9 min de lecturePourquoi une appel à un LLM n’est pas une application : quelle est la place de LangChain dans un pipeline RAG ?
Découvrez ce que fait réellement LangChain en suivant le parcours d’une application de réponse à des questions sur des documents, depuis le téléchargement d’un PDF jusqu’à la réponse pertinente, et identifiez les moments où un framework alternatif est plus adapté.
11 min de lectureComment fonctionnent réellement les bases de données vectorielles : des embeddings à la recherche hybride
Explique comment les embeddings encodent le sens, comment la recherche de similarité et l’indexation s’échelonnent, et quand les recherches hybrides et les bases de données vectorielles conviennent réellement aux systèmes d’IA d’entreprise.
8 min de lectureÉvaluation des bases de données vectorielles pour une recherche sémantique à haut débit
Apprenez une méthodologie pratique en Node.js et Python pour évaluer les bases de données vectorielles sous des charges réalistes, afin de guider des décisions architecturales et de scalabilité éclairées.
14 min de lectureExplication des bases de données vectorielles : comment les machines effectuent des recherches par sens
Comment une base de données vectorielle transforme le texte en embeddings afin que la recherche sémantique trouve des résultats en fonction du sens, et en quoi elle diffère d’une base de données traditionnelle à lignes et index.
7 min de lectureRAG expliqué : comment les systèmes d’IA récupèrent des connaissances fraîches sur demande.
Comment fonctionne la génération améliorée par la récupération d’informations, du découpage en blocs et des embeddings à une base de données vectorielle et à la recherche sémantique, afin que les modèles donnent de bons résultats sans avoir besoin d’être reformés.
13 min de lecture
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