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.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

L’auto-hébergement des LLMs permet de garder les données, les modèles et l’inférence sous votre contrôle, ouvrant ainsi une voie pratique vers la souveraineté de l’IA pour les équipes, les entreprises et les nations.

L’écosystème Python ce mois-ci est dominé par Claude Skills et les outils d’agents IA. Cette analyse examine les dépôts Python les plus tendances sur GitHub.

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.

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.

La bibliothèque Python d’Ollama intègre désormais des fonctionnalités natives de recherche web Ollama. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos LLM locaux avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.

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.

L’API Web Search d’Ollama vous permet d’enrichir les LLM locaux avec des informations web en temps réel. Ce guide vous montre comment implémenter les fonctionnalités de recherche web en Go, depuis des appels API simples jusqu’à des agents de recherche complets.

L’exécution locale de LLM (grands modèles de langage) est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise. Mais le choix du bon outil — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou d’autres — dépend de vos objectifs :

La démocratisation de l’IA est arrivée. Avec des LLM open-source comme Llama, Mistral et Qwen qui rivalisent désormais avec les modèles propriétaires, les équipes peuvent construire une puissante infrastructure IA utilisant du matériel grand public - réduisant les coûts tout en conservant un contrôle total sur la confidentialité des données et le déploiement.

Génératif Augmenté par Récupération (RAG) a bien évolué au-delà de la simple recherche par similarité vectorielle. LongRAG, Self-RAG et GraphRAG représentent le dernier mot de ces capacités.

L’optimisation des jetons est la compétence critique qui sépare les applications LLM rentables des expériences qui drainent le budget.

Conversion de HTML en Markdown est une tâche fondamentale dans les workflows de développement modernes, particulièrement lors de la préparation du contenu web pour les grands modèles de langage (LLM), les systèmes de documentation ou les générateurs de sites statiques comme Hugo. Ce guide fait partie de notre Outils de Documentation en 2026 : Markdown, LaTeX, PDF et workflows d’impression hub.

Ce guide fournit un aperçu complet des SDK Go pour Ollama et compare leurs fonctionnalités.