La génération augmentée par récupération (RAG) et l'Embedding sont des technologies fondamentales dans les applications d'IA modernes. RAG combine une base de connaissances, des mécanismes de récupération et un grand modèle de langage (LLM) pour améliorer la précision des réponses et réduire les hallucinations. Les Embeddings, quant à eux, transforment le texte en vecteurs numériques qui capturent la signification sémantique, permettant une recherche de similarité efficace. Ce guide décompose la théorie derrière les deux concepts et montre comment ils fonctionnent ensemble en pratique. Il comprend des exemples pratiques utilisant des bibliothèques populaires comme transformers et sentence-transformers, ce qui le rend accessible aux développeurs novices dans ce domaine. Comprendre ces technologies est crucial pour créer des systèmes d'IA robustes, des chatbots aux outils d'analyse de documents.
Un guide complet sur RAG et Embedding, couvrant les concepts clés et la mise en œuvre pratique pour les développeurs.