Guides RAG - Maîtrisez l'IA documentaire
Guides complets pour implémenter des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation). Apprenez à construire des chatbots IA connectés à vos documents.
Les 6 étapes du pipeline RAG
- Préparation: Nettoyage et conversion des documents
- Chunking: Découpage en segments optimaux
- Embedding: Vectorisation sémantique des textes
- Indexation: Stockage dans une base vectorielle
- Recherche: Récupération des passages pertinents
- Génération: Création de réponses par le LLM
Tous nos guides RAG
Support Client IA : Reduire les tickets avec le RAG
Automatisez votre support client avec le RAG : reduisez jusqu'a 70% des tickets niveau 1 et ameliorez la satisfaction client.
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Chatbot E-commerce IA : Booster les conversions avec le RAG
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Meilleurs Modèles Embedding 2025 : Scores MTEB & Leaderboard (Cohere, OpenAI, BGE)
Comparez les scores MTEB des meilleurs modèles d'embedding : Cohere embed-v4 (65.2), OpenAI text-3-large (64.6), BGE-M3 (63.0). Leaderboard complet avec prix.
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Guardrails pour RAG : Sécuriser vos Assistants IA
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Détection des Hallucinations dans les Systèmes RAG
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LLM Reranking : Utiliser les LLMs pour Réordonner vos Résultats
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RAG Santé : Assistant IA pour le Secteur Médical
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RAG pour les RH : Onboarding et Base de Connaissances Interne
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RAG Juridique : Automatiser l'Analyse de Documents avec l'IA
Découvrez comment le RAG transforme le secteur juridique : recherche de jurisprudence, analyse de contrats, et assistance aux avocats. Guide complet avec cas d'usage.
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Chatbot IA pour Planity : Automatisez les Réponses de votre Salon
Intégrez un assistant IA à votre établissement Planity pour répondre automatiquement aux questions clients sur les prestations, tarifs et disponibilités.
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Chatbot IA pour PrestaShop : Guide d'Intégration RAG
Déployez un assistant IA intelligent sur votre boutique PrestaShop. Automatisez le support client, recommandez des produits et boostez vos conversions avec le RAG.
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RAG Immobilier : Assistant IA pour Agences et Foncières
Déployez un chatbot RAG pour l'immobilier : réponses aux questions locataires, gestion de parc immobilier, et valorisation de la documentation technique.
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Chatbot IA pour Shopify : Guide Complet d'Intégration RAG
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Chatbot IA pour WooCommerce : Intégration RAG sur WordPress
Guide complet pour déployer un assistant IA intelligent sur votre boutique WooCommerce. Automatisez le support client et boostez vos ventes avec le RAG.
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Extraction et Traitement des Tableaux pour le RAG
Les tableaux contiennent des données structurées critiques mais sont difficiles à parser. Maîtrisez les techniques d'extraction et de chunking des tableaux pour le RAG.
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Chunking à Taille Fixe : Rapide et Fiable
Maîtrisez les bases : implémentez le chunking à taille fixe avec chevauchements pour des performances RAG cohérentes et prévisibles.
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OCR pour Documents Scannés et Images
Extrayez le texte des PDF scannés et des images en utilisant Tesseract, AWS Textract et les techniques OCR modernes.
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Réduire la Latence RAG : De 2000ms à 200ms
RAG 10x Plus Rapide : Récupération Parallèle, Réponses en Streaming et Optimisations Architecturales pour une Latence Inférieure à 200ms.
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Stratégies de Mise en Cache pour Réduire la Latence et le Coût RAG
Réduisez les Coûts de 80% : Implémentez la Mise en Cache Sémantique, la Mise en Cache d'Embeddings et la Mise en Cache de Réponses pour un RAG Production.
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Qdrant : Fonctionnalités Avancées de Recherche Vectorielle
Exploitez les fonctionnalités puissantes de Qdrant : indexation de payload, quantization, déploiement distribué pour des systèmes RAG haute performance.
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Embeddings Multilingues pour un RAG Global
Construisez des systèmes RAG qui fonctionnent dans toutes les langues en utilisant des modèles d'embeddings multilingues et la récupération inter-langues.
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Pinecone pour le RAG de Production à Grande Échelle
Déployez la recherche vectorielle prête pour la production : configuration de Pinecone, stratégies d'indexation et mise à l'échelle jusqu'à des milliards de vecteurs.
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API Cohere Rerank pour RAG Production
Boostez la Précision RAG de 40% avec l'API Rerank de Cohere : Intégration Simple, Support Multilingue, Prêt pour la Production.
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Affiner les Embeddings pour Votre Domaine
Augmentez la précision de récupération de 30% : affinez les modèles d'embeddings sur vos documents et requêtes spécifiques.
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Réclassement Cross-Encoder pour la Précision RAG
Atteindre 95%+ de précision : utilisez des cross-encoders pour réclasser les documents récupérés et éliminer les faux positifs.
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Weaviate : Base de Données Vectorielle Alimentée par GraphQL
Configurez Weaviate pour le RAG de production avec les requêtes GraphQL, la recherche hybride et les modules génératifs.
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Milvus : Recherche Vectorielle à l'Échelle Milliards
Déployez Milvus pour un RAG à l'Échelle Production Gérant des Milliards de Vecteurs avec Mise à l'Échelle Horizontale et Accélération GPU.
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MMR : Diversifier les Résultats de Recherche avec la Pertinence Marginale Maximale
Réduisez la redondance dans la récupération RAG : utilisez MMR pour équilibrer pertinence et diversité pour une meilleure qualité de contexte.
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Recherche Hybride RAG : Tutoriel BM25 + Recherche Vectorielle (2025)
+20-30% de précision RAG avec la recherche hybride. Tutoriel pas-à-pas pour combiner BM25 et recherche vectorielle avec Weaviate, Qdrant ou Pinecone.
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Expansion de Requêtes : Récupérer des Résultats Plus Pertinents
Améliorer le recall de 40% : expandez les requêtes utilisateur avec des synonymes, des sous-requêtes et des variations générées par LLM.
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Récupération de Document Parent : Contexte Sans Bruit
Recherchez dans de petits fragments, récupérez les documents complets : le meilleur de la précision et du contexte pour les systèmes RAG.
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Configuration de ChromaDB pour les applications RAG
Démarrez avec ChromaDB : base de données vectorielle légère et rapide, parfaite pour le prototypage et les systèmes RAG en production.
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Optimisation des Coûts RAG : Réduisez vos Dépenses de 90%
Réduisez les coûts RAG de 10 000 $ à 1 000 $/mois : découpage intelligent, mise en cache, sélection de modèles et traitement par lots.
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Surveillance et Observabilité des Systèmes RAG
Surveillez les systèmes RAG en production : suivez la latence, les coûts, la précision et la satisfaction utilisateur avec des métriques et tableaux de bord.
Temps de lecture: 12 min de lecture
Premiers Pas avec RAG : Composants Essentiels
Apprenez à construire votre premier système RAG en comprenant et en assemblant les composants essentiels
Temps de lecture: 8 min
Découpage Sémantique pour une Meilleure Récupération
Divisez les documents intelligemment en fonction du sens, pas seulement de la longueur. Apprenez les techniques de découpage sémantique pour le RAG.
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Parser les Documents PDF avec PyMuPDF
Maîtrisez le parsing PDF : extrayez le texte, les images, les tableaux et les métadonnées des PDF en utilisant PyMuPDF et les alternatives.
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Fondamentaux du Parsing de Documents
Commencez votre parcours RAG : apprenez à extraire le texte, les métadonnées et la structure des documents pour la recherche sémantique.
Temps de lecture: 8 min de lecture
Optimisation de la Fenêtre de Contexte : Gérer les Limites de Tokens
Stratégies pour Intégrer Plus d'Informations dans des Fenêtres de Contexte Limitées : Compression, Résumé, Sélection Intelligente et Techniques de Gestion de Fenêtre.
Temps de lecture: 11 min de lecture
Optimisation des Requêtes : Améliorer l'Efficacité de la Récupération
Techniques pour optimiser les requêtes utilisateur et améliorer la récupération : réécriture de requêtes, expansion, décomposition et stratégies de routage.
Temps de lecture: 10 min de lecture
Déploiement de Systèmes RAG en Production
RAG prêt pour la production : architecture, mise à l'échelle, surveillance, gestion des erreurs et meilleures pratiques opérationnelles pour des déploiements fiables.
Temps de lecture: 14 min de lecture
Évaluation des Systèmes RAG : Métriques et Méthodologies
Guide complet pour mesurer les performances RAG : métriques de récupération, qualité de génération, évaluation de bout en bout et frameworks de tests automatisés.
Temps de lecture: 12 min de lecture
Reranking RAG : +40% de Précision avec les Cross-Encoders (Guide 2025)
+40% de précision RAG grâce au reranking. Guide complet des cross-encoders, API Cohere Rerank et ColBERT pour vos systèmes de retrieval en production.
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Stratégies de Récupération Avancées pour le RAG
Au-delà de la recherche de similarité basique : recherche hybride, expansion de requêtes, MMR et récupération multi-étapes pour de meilleures performances RAG.
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Meilleures Bases de Données Vectorielles 2025 : Pinecone vs Qdrant vs Weaviate
Comparatif complet des bases vectorielles pour RAG : Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma. Benchmarks, tarifs et recommandations selon votre cas d'usage.
Temps de lecture: 14 min de lecture
Agentic RAG 2025 : Construire des Agents IA Autonomes (Guide Complet)
Guide complet Agentic RAG : architecture, design patterns, agents autonomes avec retrieval dynamique, orchestration multi-outils. Avec exemples LangGraph et CrewAI.
Temps de lecture: 25 min read
Meilleures Plateformes RAG en 2025 : Guide Comparatif Complet
Comparez les meilleures plateformes RAG et solutions RAG-as-a-Service en 2025. Analyse détaillée des fonctionnalités, tarifs et cas d'usage pour vous aider à choisir la bonne plateforme.
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Stratégies de Chunking RAG 2025 : Tailles Optimales & Techniques
Maîtrisez le chunking pour RAG : tailles optimales (512-1024 tokens), stratégies de chevauchement, découpage sémantique vs fixe. +25% de précision retrieval.
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Comment Construire un Chatbot RAG : Tutoriel Complet Étape par Étape
Apprenez à construire un chatbot RAG prêt pour la production. Ce tutoriel complet couvre le traitement des documents, les embeddings, le stockage vectoriel, la récupération et le déploiement.
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Embeddings : Les Fondations de la Recherche Sémantique
Plongée profonde dans les modèles d'embedding, les représentations vectorielles et comment choisir la bonne stratégie d'embedding pour votre système RAG.
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RAG as a Service : Le Guide Complet des Plateformes RAG en Production
Découvrez ce qu'est le RAG as a Service (RAG-as-a-Service), pourquoi c'est la solution la plus rapide pour déployer des applications RAG en production, et comment choisir la bonne plateforme.
Temps de lecture: 15 min
Introduction au Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Comprendre les fondamentaux des systèmes RAG : ce qu'ils sont, pourquoi ils sont importants, et comment ils combinent récupération et génération pour de meilleures réponses IA.
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