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 : agentic-rag
Sept architectures RAG au-delà du pipeline naïf et les cas d’usage de chacune.
Le RAG naïf présente des défaillances de manière prévisible. Sept architectures, allant des notes contextuelles aux systèmes multi-agents et au récupération de mémoire, avec leurs avantages et inconvénients ainsi que les situations où chacune doit être utilisée.
9 min de lectureRAG en temps réel sur dix millions de documents : canaux, routeurs, agents et évaluations
RAG avec dix millions de documents : un processus de récupération en moins de 200 ms grâce à des filtres SQL, une recherche hybride et un réclassement, ainsi qu’un routage des requêtes, des évaluations et un script Qdrant.
8 min de lectureRAG agent dans LangGraph : évaluateurs, routage conditionnel et solution de secours par recherche web
Déplacer un pipeline linéaire LangChain RAG vers un StateGraph LangGraph doté de gradateurs LLM, d’entrées et d’arêtes conditionnelles, de tests, ainsi que d’une interface FastAPI qui indique la provenance.
7 min de lectureRecherche par agents et contexte suffisant : lorsque RAG ne dispose pas d’informations suffisantes
Le RAG standard répond souvent trop tôt. Les plans de récupération agents effectuent des recherches, orientent les sources, évaluent les preuves et recherchent à nouveau jusqu’à ce que le contexte soit véritablement suffisant.
9 min de lectureRAG agent : Laisser le LLM décider quand et où récupérer les informations.
Pourquoi le RAG statique échoue face aux questions multi-étapes et sensibles au temps, et comment un agent LangGraph gère les requêtes entre Qdrant et la recherche web, avec des règles de sécurité et des précautions.
9 min de lectureNotes pratiques : Recherche vectorielle, recherche sémantique et RAG : comment l’IA trouve
Guide pratique détaillé : Recherche vectorielle, recherche sémantique et RAG : comment l’IA trouve les contrats, les vérifications ainsi que les emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui utilisent ce modèle.
9 min de lectureStratégies de chunking RAG : Le guide complet d’ingénierie
Comparaison des stratégies de segmentation en RAG : l’équilibre entre contexte et précision, la segmentation à taille fixe et celle tenant compte de la structure, ainsi que des méthodes avancées sensibles au contexte qui fonctionnent efficacement.
12 min de lectureNotes pratiques : Pourquoi votre pipeline RAG a besoin d’un réclassificateur (et comment)
Guide pratique pas à pas : Pourquoi votre pipeline RAG a besoin d’un réclassificateur (et comment faire) – contrats, vérifications et emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui utilisent ce modèle.
11 min de lectureOù apprendre RAG de zéro en 2026 : Les cours.
Où apprendre RAG à partir de zéro en 2026 : ce qu’il faut savoir avant de commencer, ce que l’on peut omettre, ainsi que les cours et documents qui valent le coup pour mettre en place un pipeline RAG.
20 min de lecture
À propos de ces articles
Devis en 24 h
Besoin du même stack en couche opérateur ? Envoyez le brief — devis sous 24 h.