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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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Forme de l’ontologie vs taille du modèle : quel est le coût de la conception d’un graphe pour un agent d’IA
Comment trois formes sans perte d’un graphe de connaissances en assurance ont modifié la précision, le nombre d’appels d’outils, les tokens et le coût pour les modèles petits et grands sur Azure Cosmos DB.
30 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 lectureNeo4j et LangChain4j : importateurs GraphRAG, filtrage et mémoire de chat
Neo4j avec LangChain4j pour GraphRAG : découverte de schéma, création de graphes avec des LLM, DSL Cypher, filtrage dans l’index, récupération de relations parent-enfant et mémoire de conversation basée sur des graphes.
18 min de lectureIngénierie du contexte pour un agent de recherche quantitatif : niveaux de preuve et stocks de données
Ingénierie de contexte pour un agent de recherche WorldQuant : règles, observations et croyances à des niveaux de preuve distincts, réparties sur un registre, un stock d’événements et un graphe.
12 min de lectureRAG ou graphe de connaissances ? 2 160 réponses notées et l’effet du modèle
RAG contre graphe de connaissances, mesuré : 2 160 réponses évaluées sur trois familles de modèles et 120 questions. Le gagnant varie selon le modèle, et le modèle est le facteur le plus important.
9 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 lectureNotes pratiques : Quelqu’un a lu mon article sur le ROE et a développé un moteur GraphRAG à partir de celui-ci
Guide pratique pas à pas : Quelqu’un a lu mon article sur le ROE et a développé un moteur GraphRAG ; présentation des contrats, vérifications ainsi que des emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes utilisant ce modèle.
7 min de lectureCorrection du RAG à l’aide d’une ontologie et d’un graphe de connaissances dans les documents de semi-conducteurs
Les documents d’EDA pour les semi-conducteurs disposent désormais d’une ontologie RDF/OWL, d’un graphe de connaissances Neo4j ainsi que d’un système de recherche contraint par l’ontologie, ce qui réduit de 30 pour cent les questions supplémentaires générées par le RAG.
8 min de lectureFormat Open Knowledge : Mémoire portable pour les agents de codage IA
Le format Open Knowledge stocke ce que les agents de codage apprennent sous forme de fichiers Markdown liés. En quoi il diffère de CLAUDE.md et MCP, et comment commencer à l’utiliser dès aujourd’hui.
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