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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.
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Ingénierie des prompts : diriger les LLM sans fine-tuning
Utilisez les rôles, les exemples de few-shot, la méthode chain-of-thought ainsi que les contraintes de format pour guider les modèles — et sachez quand l’usage uniquement de prompts atteint ses limites par rapport au fine-tuning.
748 motsLireSélectionner et ajuster les modèles d’incorporation pour des systèmes RAG en production.
Apprenez comment les modèles d’incorporation transforment le texte en vecteurs exploitables, pourquoi le vocabulaire du domaine perturbe la recherche sémantique, et comment sélectionner, compresser et affiner les modèles pour des systèmes RAG en production.
6591 motsLireExplication de la génération augmentée par la récupération d’informations : combler les lacunes de connaissance des LLM
Découvrez pourquoi les LLM génèrent des hallucinations et perdent en qualité, puis suivez pas à pas comment RAG récupère les données, les divise en segments, les incorpore et améliore les prompts pour y remédier.
1093 motsLireRéduire les hallucinations dans un pipeline de chatbot médical RAG
Découvrez comment la recherche hybride, le réclassement des résultats et une politique stricte d’interdiction de fabrication se combinent pour créer un chatbot RAG de recherche médicale plus fiable.
1960 motsLireCerveau secondaire : transformer les transcriptions de réunions en un graphique de connaissances consultable
Explique comment un système agentiel extrait des entités à partir des transcriptions de réunions et les stocke dans Cosmos DB afin de permettre la récupération par langage naturel et l’exploration du graphe de connaissances.
1390 motsLire
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