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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PageIndex : RAG sans vecteurs, basé sur le raisonnement, avec un index arborescent
PageIndex abandonne la base de données vectorielle au profit d’un index arborescent géré par un LLM. Comment fonctionne ce RAG basé sur le raisonnement, avec du code Python, une connexion MCP et des chiffres de benchmark.
14 min de lectureLlamaIndex RAG : Un guide pratique pour créer des IA plus intelligentes
LlamaIndex RAG en pratique : ce qu’est RAG, le rôle de LlamaIndex, ainsi que l’ensemble du processus allant du chargement et de l’indexation des documents à leur consultation à l’aide d’un LLM.
17 min de lectureOù apprendre RAG de zéro en 2026 : Les cours.
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Guide pas à pas fonctionnel des notes pratiques : J’ai développé un pipeline RAG hybride à partir de documents déposés auprès de la SEC — Voici ce qu’il comprend : contrats, vérifications, ainsi que des emplacements prêts à l’emploi pour du code destiné aux équipes utilisant ce modèle.
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PostgreSQL 18 avec pgvector contre SQL Server 2025 en tant que systèmes de stockage de vecteurs : fonctionnement de chacun en tant que base de données vectorielle, installation de pgvector sous Windows, et stockage des embeddings.
18 min de lectureNotes pratiques : Mener RAG en production : les difficultés du début à la fin issues de cas réels
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13 min de lectureComment j’ai cessé de deviner et commencé à mesurer mon pipeline RAG
Cessez de deviner et mesurez le pipeline RAG : créez un ensemble de données de référence, suivez les deux métriques de récupération qui comptent, et comparez les changements par rapport à elles.
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