Articles Techniques Intelligence Artificielle
Explorez nos guides experts sur les embeddings, les bases vectorielles, le chunking et le RAG. Des articles techniques approfondis pour maîtriser les technologies d'IA moderne : de la théorie à la pratique, avec des exemples concrets et des best practices.
Bases & Glossaire
Maîtrisez les fondamentaux de l'IA : embeddings, vecteurs, similarité et concepts essentiels.
Glossaire complet de l'IA : 50 termes essentiels
Dictionnaire technique des 50 termes clés en intelligence artificielle : embeddings, tokens, attention, transformers...
Qu'est-ce qu'un embedding en IA ?
Comprendre les embeddings : représentations vectorielles, espaces latents et pourquoi c'est crucial pour l'IA moderne.
Vecteurs en IA : explication simple
Les vecteurs démystifiés : représentation mathématique, dimensions et applications concrètes en intelligence artificielle.
La vectorisation de données : principes
Comment transformer vos données en vecteurs : techniques, outils et cas d'usage concrets pour différents types de données.
Similarité cosinus et son rôle dans l'IA
Comprendre la similarité cosinus : calcul, interprétation et utilisation pour comparer des embeddings en IA.
Bases Vectorielles
Découvrez les systèmes de stockage vectoriel : Milvus, Qdrant, Weaviate et leurs cas d'usage.
Bases vectorielles : définition et fonctionnement
Qu'est-ce qu'une base vectorielle ? Architecture, indexation et différences avec les bases de données traditionnelles.
Milvus, Qdrant, Weaviate : comparatif
Analyse détaillée des 3 principales bases vectorielles : performances, features, scalabilité et cas d'usage idéaux.
Comment choisir une base vectorielle
Critères de sélection d'une base vectorielle : volume de données, latence, coût, features et intégrations.
Indexation vectorielle : techniques et best practices
HNSW, IVF, PQ : comprendre les algorithmes d'indexation et optimiser les performances de recherche vectorielle.
Cas d'usage des bases vectorielles
Applications réelles : recherche sémantique, RAG, détection de fraudes, recommandation et similarité d'images.
Embeddings & Chunking
Maîtrisez l'art du découpage et de la vectorisation pour des résultats IA optimaux.
Embeddings vs tokens : différences
Tokens et embeddings expliqués : quelle différence, comment ils interagissent et pourquoi ils sont complémentaires.
Optimiser le chunking de documents
Stratégies de chunking pour améliorer la précision des réponses IA : taille, overlap et découpage sémantique.
Stratégies de découpage de texte
Techniques avancées de text splitting : recursive, semantic, et context-aware chunking pour des embeddings pertinents.
Embeddings et recherche documentaire
Comment les embeddings révolutionnent la recherche : de la recherche par mots-clés à la recherche sémantique.
Erreurs courantes dans le chunking
Les 10 erreurs les plus fréquentes en chunking et comment les éviter pour maximiser la qualité de vos embeddings.
Optimisation & Pratique
RAG, scalabilité, benchmarks et sécurité : passez à la production avec confiance.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Le RAG expliqué : architecture, implémentation et best practices pour augmenter vos LLMs avec vos données.
Stocker et interroger des embeddings à grande échelle
Scalabilité des bases vectorielles : sharding, réplication et stratégies pour gérer des millions de vecteurs.
Benchmarks de performance vectorielle
Comment mesurer et comparer les performances : QPS, latence, recall et méthodologies de benchmark.
Sécurité des bases vectorielles
Protégez vos embeddings : encryption, access control, RGPD et bonnes pratiques de sécurité pour l'IA.
Tendances futures des embeddings
L'avenir de la recherche vectorielle : multimodal embeddings, sparse vectors et innovations à venir.
Prêt à Implémenter ces Technologies ?
Nos experts IA vous accompagnent dans la mise en œuvre de solutions vectorielles sur-mesure : RAG, bases vectorielles, optimisation d'embeddings et architecture scalable.