RAGRAG de A à Z : récupérer le document d'abord
Construisez un pipeline RAG complet avec Spring AI : chunking de documents, création d'embeddings, recherche vectorielle, assemblage de prompts avec sources et tests.
Les LLMs ont besoin de preuves : RAG expliqué en détail avec exemples
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.
Pourquoi tout comparer coûte si cher ?: explication détaillée avec exemples (RAG)
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.
Des passages trouvés aux réponses fondées en RAG
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.
Embedding et recherche sémantique : explication et exemples
Découvrez comment les embeddings transforment le texte en vecteurs pour comparer par sémantique, appliqué à RAG avec des exemples Java fonctionnels.