Créer un pipeline IA complet en local (LLM, Vecteurs, Embeddings, Re-Ranking) — présentation & résumé
▶︎ Regarder la vidéo de la Partie 1 : https://youtu.be/R9vGZ0Kk9Ho
Dans cette vidéo, je montre comment bâtir un pipeline IA 100 % local utilisable pour du RAG ou pour des agents, en enchaînant LLM, génération d’embeddings, recherche vectorielle et re-ranking, avec des exemples concrets en C#. L’objectif : disposer, hors-cloud, d’une chaîne robuste et reproductible que vous pouvez intégrer telle quelle dans vos applications .NET (desktop, serveur ou outils internes). (YouTube)
Pourquoi cette vidéo vaut le détour
-
Comprendre la “plomberie” complète d’un pipeline IA local (de l’entrée utilisateur jusqu’à la réponse finale) sans dépendre d’un service tiers.
-
Choisir lucidement chaque brique (LLM, embeddings, vecteurs, re-ranker) en fonction de vos contraintes de performance, de confidentialité et de portabilité.
-
Passer immédiatement à la pratique avec du C#, des points d’extension clairs et des conseils d’industrialisation .NET (dans la partie 2, adresse plus bas).
Ce que vous allez voir (contenu & démonstrations)
-
Architecture d’ensemble
Comment les composants s’articulent : prompt initial → embeddings → index vectoriel → candidats → re-ranking → réponse LLM.
On distingue l’indexation (ingestion/traitement des documents) du chaînage en temps réel (question → réponse).
-
Embeddings et index vectoriel
-
Génération d’embeddings pour vos documents.
-
Construction d’un index vectoriel (dimensions, normalisation, métriques de similarité) et bonnes pratiques d’ingestion (batching, metadatas, versions).
-
Étape de re-ranking
Pourquoi un re-ranker améliore nettement la précision : il réordonne les meilleurs candidats renvoyés par le vecteur pour ne conserver que les plus pertinents avant la synthèse.
-
LLM local & assemblage final
Appel du LLM en local pour synthétiser une réponse fidèle aux sources récupérées (prompting structuré, citations, garde-fous, timeouts).
-
Exemples C#
-
Découpage en services clairs (EmbeddingService, VectorStore, Reranker, LlmClient).
-
Injection de dépendances, contrats d’interface et tests ciblés pour fiabiliser le pipeline.
-
Points d’intégration pour une UI desktop (WPF/WinUI/MAUI) ou un service ASP.NET auto-hébergé.
Les points clés à retenir (TL;DR)
-
Local d’abord : maîtrise des coûts, confidentialité des données, portabilité.
-
Pipeline ≠ un seul modèle : on combine recherche vectorielle + re-ranking + LLM pour gagner en pertinence.
-
C# offre une implémentation propre et testable, prête à s’insérer dans vos apps .NET existantes.
-
Mesurer = progresser : surveillez précision/latence par étape (vectorielle, rerank, génération), journalisez les erreurs et versionnez vos index.
À qui s’adresse la vidéo ?
-
Développeurs .NET/C# souhaitant intégrer une IA locale dans une application existante (client lourd, outil interne, service Windows/Linux).
-
Architectes qui veulent poser des fondations solides (contrats, observabilité, packaging) avant d’industrialiser.
-
Équipes sensibles à la confidentialité (secteurs régulés, données propriétaires).
Et ensuite ?
Cette vidéo constitue la partie 1 du sujet. Une partie 2 prolonge la démarche et va plus loin dans la mise en œuvre — vous pouvez la retrouver depuis la chaîne ; elle référence explicitement cette première partie. (YouTube)
Ressources & code (check-list)
-
Structure du projet : contrats d’interface + implémentations (Embeddings, VectorStore, Reranker, LlmClient) + orchestration.
-
Scripts d’ingestion : pipeline d’indexation (découpage, métadonnées, gestion des versions).
-
Tests : scénarios de précision (top-k, seuils), latence, robustesse (timeouts/retries).
-
Observabilité : logs corrélés par requête, métriques par étape, traces d’exécution.
Appel à contribution
Vos questions, benchmarks ou retours d’expérience sur d’autres combinaisons (modèles d’embeddings, variantes de re-rankers, stores vectoriels, intégration WinUI/MAUI) sont bienvenus en commentaires. Cela aidera la communauté .NET à converger vers des schémas éprouvés pour l’IA en local.
Stay Tuned pour la suite !
Référence : [FR] Créer un Pipeline IA complet LOCAL (LLM, Vecteurs, Embeddings, Re-Ranking + exemples C#) (YouTube). (YouTube)
Complément : Partie 2 (YouTube) — « Partie 1 à voir ici… ». (YouTube)