Des articles pour ceux qui
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 : Vector Database
Cartographie du RAG : étapes du pipeline, composants clés et paysage des variantes
Comprendre le fonctionnement du génération augmentée par la récupération de données de bout en bout, quels composants nécessite un système RAG, et comment les nombreuses variantes de RAG s’intègrent dans une même architecture.
12 min de lectureConception d’un pipeline RAG ancré dans la réalité : segmentation en blocs, filtrage et streaming.
Une présentation détaillée d’une base RAG ancrée dans la réalité : segmentation en blocs tenant compte de la structure, division sécurisée des tokens, filtrage de récupération en trois étapes, réassemblage des éléments associés, conception des prompts et streaming.
17 min de lecturePourquoi la technologie RAG de production dépasse les bases de données vectorielles dédiées
Explique pourquoi les bases de données vectorielles indépendantes perdent du terrain dans les systèmes RAG en production, et comment la récupération hybride, le filtrage ainsi que les couches de données unifiées redéfinissent l’architecture globale.
14 min de lectureRAG contre Agentic RAG contre Graph RAG : choisir la bonne architecture de récupération
Découvrez comment le RAG naïf échoue face aux questions à plusieurs étapes et aux données structurées, ainsi que la manière dont les boucles agentiques et la récupération basée sur des graphes résolvent chacune des faiblesses distinctes.
7 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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