Le principe du RAG (Retrieval-Augmented Generation) est de combiner un moteur de recherche sémantique avec un LLM (Large Language Model) afin de générer des réponses contextualisées à partir de documents locaux. Plus...
Une fois que vous avez un modèle Azure OpenAI opérationnel, il est souvent pratique de créer une API intermédiaire qui encapsule les appels à ce modèle. Cela facilite la maintenance, la sécurisation et la réutilisation du service dans vos applications clientes.Plus...
Dans cet article, nous allons passer de la théorie à la pratique concrète : créer un index sémantique complet dans Azure AI Search, y injecter des documents avec leurs embeddings, puis interroger cet index depuis une application C#. Le but est de maîtriser toutes les étapes pour exploiter la puissance des recherches vectorielles dans vos applications .NET. Plus...
Dans le monde des bases vectorielles (QDrant, Milvus, Weaviate), choisir la bonne méthode de comparaison entre vecteurs est essentiel. Cela influe directement sur la qualité des résultats, la pertinence sémantique et parfois même la performance.Plus...
Dans l’univers de l’intelligence artificielle, notamment dans les applications de recherche avancée et de traitement du langage naturel, la capacité à comprendre le sens (la sémantique) d’un document est cruciale. C’est ici que les embeddings et les bases vectorielles entrent en jeu.Plus...