Les LLMs ne connaissent pas vos données privées. Cet article explique le mécanisme de RAG, pourquoi la récupération détermine la qualité des réponses, avec des exemples Java fonctionnels.
Découvrez MCP – le standard de communication entre les LLM et les données/outils externes, avec un exemple de serveur MCP en Spring AI.
Microsoft fusionne Semantic Kernel et AutoGen en un framework d'IA Agent unifié. Cet article explique l'architecture, le fonctionnement et fournit des exemples pratiques en Java/Spring AI.
La recherche plate dans RAG s'exécute en O(n) et est absolument précise, mais elle est coûteuse avec les grandes données. L'article explique IVF, nprobe et l'échange recall/vitesse via des exemples Java.
Récapitulatif des 12 fonctionnalités essentielles de Claude Code – de CLAUDE.md à Plan Mode et Subagents – avec des exemples pratiques sur un projet Spring Boot.
Synthèse des 12 papiers fondamentaux de l'IA moderne — d'AlexNet à RAG — avec code Java illustrant chaque idée clé.
Apprenez comment les LLM génèrent chaque token lors de l'inference, les techniques d'optimisation comme le KV cache, le batching, la quantization et comment mesurer les performances avec Java/Spring Boot.
Trouver un passage pertinent ne signifie pas avoir une réponse. Cet article guide la construction d'un pipeline de reranking, recherche hybride et grounding pour que le LLM réponde de manière fondée.
Découvrez comment les embeddings transforment le texte en vecteurs pour comparer par sémantique, appliqué à RAG avec des exemples Java fonctionnels.
Analyse de la façon dont les équipes techniques comme Grab appliquent les AI Agent à la revue de code, au triage des erreurs et à l'automatisation des tâches répétitives, avec des exemples Java/Spring AI fonctionnels.
Guide pour trouver le bon modèle sur Hugging Face Hub, consulter sa model card, et l'utiliser depuis Python ou une application Spring Boot.
Comparez MCP, RAG et AI Agent via définitions, architecture et exemples de code Java concrets, pour savoir quand utiliser lequel.
Découvrez comment fonctionne le Tokenizer de Hugging Face, comment l'intégrer dans une application Spring Boot via DJL, avec des exemples d'encode/decode et des tests concrets.
Synthèse de 20 concepts fondamentaux pour travailler avec les LLM — token, embedding, RAG, fine-tuning, agent... avec des exemples de code Java/Spring AI.
Guide d'utilisation de pipeline() de Hugging Face Transformers pour exécuter sentiment analysis, NER, summarization... sans comprendre en profondeur l'architecture du modèle.
Guide pratique pour utiliser les LLM et réduire le temps de rédaction de code, tests et documentation dans des projets Spring Boot, avec des exemples fonctionnels.
