Dernières recherches et mises à jour
Articles de recherche, nouveaux outils, meilleures pratiques et développements de l'industrie dans l'écosystème RAG et IA générative.
Comment les entreprises européennes adoptent le RAG tout en respectant la réglementation sur les données personnelles. Solutions souveraines et bonnes pratiques.
Analyse approfondie des nouvelles fonctionnalités de Gemini 2.0 pertinentes pour le RAG : fenêtre de contexte de 2 millions de tokens, capacités multimodales natives et intégration simplifiée.
Découvrez 5 cas d'usage concrets du RAG adaptés aux PME françaises : RH, commercial, juridique, technique et formation. Exemples réels, ROI mesurable et mise en œuvre simplifiée.
CLaRa introduit le raisonnement latent continu pour unifier retrieval et generation, atteignant des performances state-of-the-art sur les benchmarks QA
Le dernier modèle d'Anthropic apporte des améliorations majeures pour la génération augmentée par récupération, avec une gestion supérieure du contexte et une réduction des hallucinations pour les applications RAG en entreprise.
Microsoft Research dévoile GraphRAG, une nouvelle approche qui combine le RAG avec les graphes de connaissances pour améliorer la compréhension contextuelle
Les recherches récentes révèlent de nouvelles approches de découpage de documents qui améliorent significativement les performances des systèmes RAG
Les chercheurs d'UC Berkeley introduisent DecomposeRAG, un framework de décomposition de requête automatisé qui améliore significativement les réponses aux questions multi-sauts.
Anthropic publie Claude 3.5 Sonnet avec une fenêtre de contexte étendue, une précision de citation améliorée, et de nouvelles fonctionnalités spécifiques au RAG pour les applications d'entreprise.
Le nouveau modèle GPT-4.5 Turbo propose des capacités de récupération intégrées, un mode de sortie structurée, et une réduction de coûts de 50% pour les applications RAG.
Le nouveau modèle d'embedding de Cohere offre des performances de pointe sur le benchmark MTEB tout en réduisant les dimensions de 1024 à 768, réduisant les coûts et améliorant la vitesse.
Google Research introduit AutoRAGEval, un framework d'évaluation automatisé qui évalue fiablement la qualité du RAG sans annotation humaine.
Le nouveau moteur de recherche hybride de Weaviate combine BM25, la recherche vectorielle, et le classement appris dans un seul index optimisé pour une meilleure récupération RAG.
L'étude du MIT démontre que la récupération en deux étapes avec re-ranking par cross-encoder surpasse significativement la recherche vectorielle en une seule étape sur plusieurs benchmarks.
Les chercheurs de Stanford et DeepMind présentent MM-RAG, un framework unifié pour la récupération et le raisonnement multimodal avec 65% d'amélioration de précision.
Le benchmark BEIR mis à jour inclut 6 nouveaux jeux de données, des exemples adversariaux, et une méthodologie d'évaluation améliorée pour des tests de récupération plus robustes.
Microsoft Research dévoile GraphRAG 2.0, avec extraction d'entités améliorée, cartographie des relations, et 40% de meilleure précision sur les requêtes multi-sauts complexes.
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