Si vous travaillez sur la génération augmentée par récupération (RAG), cette section explique les incorporations de texte (text embeddings) en termes simples : ce qu’elles sont, comment elles s’intègrent dans la recherche et la récupération, et comment appeler deux configurations locales courantes depuis Python en utilisant Ollama ou une API HTTP compatible OpenAI (comme le font de nombreux serveurs basés sur llama.cpp).
Graphes, Cypher, vecteurs et durcissement des opérations.
Neo4j est la solution à laquelle on se tourne lorsque les relations sont les données. Si votre domaine ressemble à un tableau blanc rempli de cercles et de flèches, le forcer dans des tables est douloureux.
OpenClaw est une assistant IA auto-hébergé conçu pour fonctionner avec des runtime LLM locaux comme Ollama ou avec des modèles basés sur le cloud tels que Claude Sonnet.
Comparaison des stratégies de découpage dans le RAG
Chunking est le hyperparamètre le plus sous-estimé dans le génération augmentée par recherche (RAG) :
il détermine silencieusement ce que votre LLM “voit”,
combien coûte l’ingestion,
et combien de la fenêtre de contexte de l’LLM vous brûlez par réponse.
Du RAG de base à la production : découpage, recherche vectorielle, ré-ranking et évaluation, le tout dans un guide.
Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.
Contrôlez les données et les modèles avec des LLM hébergés localement
L’hébergement local des LLM permet de garder les données, les modèles et l’inférence sous votre contrôle : une approche pratique pour atteindre la souveraineté en IA pour les équipes, les entreprises et les nations.
L’écosystème Go continue de prospérer avec des projets innovants couvrant l’outillage IA, les applications auto-hébergées et l’infrastructure développeur. Ce panorama analyse les dépôts Go les plus tendance sur GitHub ce mois-ci.
Test de Cognee avec des LLM locaux - résultats réels
Cognee est un framework Python permettant de construire des graphes de connaissances à partir de documents en utilisant des LLM.
Mais fonctionne-t-il avec des modèles auto-hébergés ?
Choisir le meilleur LLM pour Cognee exige de trouver un équilibre entre la qualité de construction des graphes, les taux de hallucination et les contraintes matérielles.
Cognee excelle avec des modèles plus grands et peu hallucinants (32B+) via Ollama mais des options de taille moyenne conviennent pour des configurations plus légères.
Construisez des agents de recherche IA avec Python et Ollama
La bibliothèque Python d’Ollama inclut désormais des capacités natives de recherche web Ollama. Avec quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos modèles locaux de LLM avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.
Choisissez la bonne base de données vectorielle pour votre pile RAG.
Choisir le bon magasin de vecteurs peut faire la différence entre le succès et l’échec de la performance, du coût et de l’évolutivité de votre application RAG. Cette comparaison complète couvre les options les plus populaires en 2024-2025.
Construisez des agents de recherche IA avec Go et Ollama
L’API de recherche web d’Ollama vous permet d’augmenter les LLM locaux avec des informations en temps réel du web. Ce guide vous montre comment implémenter des capacités de recherche web en Go, des appels d’API simples aux agents de recherche complets.
Comparez les meilleurs outils d'hébergement local de LLM en 2026. Maturité de l'API, support matériel, appel d'outils et cas d'usage réels.
L’exécution de LLMs localement est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise.
Mais choisir le bon outil — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou d’autres — dépend de vos objectifs :
