Apprendre et Avancer Embeddings et reranking : les briques invisibles derrière le RAG
Comprendre les embeddings et le reranking, les briques du RAG : chunking, vecteurs, recherche hybride, cross-encoder, et modèles courants en 2026.
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Traiter ses documents avec LlamaIndex : le guide complet
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LlamaIndex : connecter un LLM à tes propres données
LlamaIndex sert de couche intermédiaire entre un modèle de langage et tes données : il les indexe pour que l'IA retrouve la bonne information au bon moment. Et en 2026, l'écosystème a basculé vers des services managés.
RAG, KAG, CAG et la suite : donner de la connaissance à ton IA
Un modèle ne connaît pas tes données et s'arrête à sa date d'entraînement. RAG, KAG et CAG sont trois façons de lui donner les bonnes connaissances. Et depuis 2025, deux approches s'imposent : l'Agentic RAG et le GraphRAG.