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.
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Remettre en question l’Agent Stack : les bases de données vectorielles, les hypergraphes et les tâches de codage
Trois cas où une pile d’agents plus importante a manqué le véritable goulot d’étranglement : la mémoire des agents basée sur des fichiers a surpassé un stockage vectoriel, un hypergraph RAG, ainsi que le travail de niveau senior.
12 min de lectureRAG-Anything sur 65 livres sur le vin : où la récupération par graphe réussit et échoue.
Une évaluation pratique du graphe de connaissances de RAG-Anything sur 65 PDFs sur le vin : choix du parseur, coûts, réponses graphiques versus vectorielles, et le point faible concernant les vins effervescents.
12 min de lectureSept 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 lectureRouteRAG : Apprendre à un petit modèle quand et comment effectuer une récupération à l’aide de l’apprentissage par renforcement.
RouteRAG entraîne un petit modèle utilisant une approche GRPO en deux étapes pour sélectionner entre la récupération par passage, la récupération par graphe ou la récupération hybride, réduisant ainsi le nombre d’itérations de récupération et améliorant les résultats des questions-réponses à plusieurs étapes.
6 min de lectureQu’est-ce que le RAG ? Modèles naïfs, hybrides, graphiques et agents
Une carte pratique de la génération augmentée par la récupération d’informations : RAG vectoriel classique, récupération hybride, GraphRAG et modèles agents — quand chacun convient et ce qui échoue en environnement de production.
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