Évaluer un pipeline RAG avec Ragas : métriques, installation et tutoriel pratique Ragas évalue votre pipeline RAG via des métriques de 0 à 1. Faithfulness : réponse fidèle au contexte, sans hallucination. Answer relevancy : adéquation sémantique question-réponse. Context Precision : détecte les contextes superflus du retrieveur. Context Recall : un score de 0.8+ est…

Le pattern ReAct et les frameworks d’agents LLM : guide complet d’implémentation Le pattern ReAct fusionne raisonnement et action pour ancrer le LLM dans des données externes. Boucle Thought → Action → Observation répétée jusqu’à la solution. 2022 par Google DeepMind et Princeton, validé sur PaLM-540B. Réduit les hallucinations via des observations réelles, pas la…

Serveur d’inférence LLM : guide complet d’installation et optimisation avec vLLM Un serveur d’inférence vLLM exploite la mémoire GPU via PagedAttention et le continuous batching. PagedAttention élimine la fragmentation du KV cache. Continuous batching peut réduire la latence à 50 ms. Débit possible dépassant 350 requêtes/seconde sur GPU récent. Quantification supportée : AWQ, GPTQ, FP8,…

Chunking RAG : comparatif des stratégies, tailles optimales et paramètres d’overlap pour un retrieval performant Le chunking sémantique surpasse le découpage fixe grâce aux embeddings similaires, avec +15 à 30 % de précision. Similarité des embeddings pour détecter les changements de sujet. TextTiling adapté aux ruptures de cohésion lexicale. Documents narratifs : romans, articles, rapports….

Reranking pour RAG : guide complet des architectures, cas d’usage et implémentation en production Le reranking affine les candidats du retriever pour ne garder que le top-k pertinent, à l’image de l’extraction de données structurées qui impose un cadrage déterministe. 50 à 200 candidats remontés, réduits à 5-20 passages injectés au LLM. Intervient en couche…

Meilleur modèle d’embedding multilingue en 2026 : comparatif, performances et guide pratique Le meilleur modèle d’embedding multilingue dépend d’un arbitrage qualité, coût et souveraineté. Cohere embed-v4 : qualité maximale sur 100 langues. BGE-M3 : usage 100% local, gratuit, ~400 Mo. OpenAI text-embedding-3-large : 3072 dimensions pour cas exigeants. Mistral embed : 1024 dimensions, intégration écosystème…

Inférence LLM : le guide complet pour optimiser performance et coûts Le batching traite plusieurs requêtes simultanément sur le même GPU, mutualisant calculs et mémoire. Débit multiplié par 14 avec lot de 64 sur A100. Latence accrue d’un facteur 4 : compromis débit/performance. Mutualise l’utilisation de la mémoire et des ressources de calcul. Qu’est-ce que…

Guide complet de la recherche hybride : combiner BM25 et recherche vectorielle La recherche hybride combine BM25 et vecteurs, supérieure dans 95 % des cas. RRF fusionne les listes top-k en un classement final. BM25 indispensable pour codes, références et noms propres. Vecteurs essentiels pour synonymes et paraphrases. Pattern courant : conserver le moteur lexical existant….

Token et tokenisation dans les LLM : définition, fonctionnement et guide d’optimisation Un token est l’unité de base que les LLM utilisent pour lire et générer du texte. Tokeniseur : algorithme qui décompose le texte brut en fragments. Vocabulaire typique : entre 30 000 et 50 000 tokens par modèle. Coût d’utilisation : directement déterminé…

Température, Top-p et Top-k : Guide Complet pour Régler les Paramètres des LLM La température contrôle le hasard, while top-p filtre les tokens par probabilité cumulée. Température : échelle 0.0 à 2.0, défaut recommandé à 0.7. Tâches factuelles : visez 0.0 à 0.3, chatbots créatifs à 0.5-0.8. Top-p : sélection adaptative couvrant 90% de probabilité…