Vector Database Vector databases comparatif : Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Milvus Comparatif détaillé des bases vectorielles : Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus. Performance, coûts, facilité d'intégration pour vos projets RAG.
RAG RAG Multimodal : Combiner Texte, Images et Vidéos dans vos Recherches IA Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) textuel a révolutionné la façon dont les LLMs accèdent à des connaissances spécifiques. Mais en 2026, la multimodalité élève ce paradigme à un niveau supérieur : vos systèmes IA peuvent désormais rechercher simultanément dans du texte, des images, des vidéos, des schémas techniques et générer des réponses
Vector Database Vector databases comparatif : Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Milvus Les bases de données vectorielles sont devenues essentielles pour les applications RAG, la recherche sémantique et les systèmes de recommandation. Mais laquelle choisir ? Ce comparatif analyse les quatre leaders du marché selon des critères concrets. Pourquoi une base vectorielle ? Les bases de données traditionnelles (PostgreSQL, MongoDB) stockent des données structurées
IA Pourquoi votre RAG échoue (et comment le corriger) Votre RAG fonctionne en démo mais échoue en production. Les réponses sont hors sujet, incomplètes, ou pire, inventées. Vous n'êtes pas seul : 70% des projets RAG n'atteignent jamais la production selon les retours d'expérience de la communauté ML. Ce guide identifie les causes réelles
IA RAG en production : architecture simple qui fonctionne vraiment La plupart des tutoriels RAG vous montrent un prototype qui fonctionne en 20 lignes de code. Puis vous déployez en production et tout s'effondre : latence excessive, réponses incohérentes, coûts qui explosent. Le problème n'est pas le RAG, c'est l'architecture sous-dimensionnée. Cet article
IA RAG en 2025 : définition, architecture et cas d'usage en production Si vous suivez l'actualité de l'IA, vous avez forcément entendu parler de RAG (Retrieval-Augmented Generation). En 2025, cette technique n'est plus un buzzword réservé aux chercheurs : elle s'impose comme le standard de facto pour rendre les LLM vraiment utiles en production. Mais
IA & Machine Learning RAG en production : retour d'expérience sur les pièges à éviter Mettre un système RAG en production, c'est facile. Le garder stable, performant et fiable pendant 6 mois ? C'est une toute autre histoire. Après avoir déployé 8 systèmes RAG en production (support client, assistants de code, analyse documentaire), je peux vous dire une chose : la démo fonctionne
