Intelligence artificielle appliquéeBlog du Laboratoire
Guides, expérimentations et analyses PartITech sur les LLM, le RAG, la recherche vectorielle et l’intégration de l’intelligence artificielle.
Publications du Lab
Nos articles documentent des expérimentations et des choix d’architecture autour des LLM, du RAG, de la recherche vectorielle et de l’intégration de l’IA dans les applications web. Ils précisent le contexte et les limites afin de rester utiles au-delà d’une démonstration.
Blog PartITech
Analyses techniques, guides pratiques et retours d’expérience pour concevoir, moderniser et maintenir des applications durables.
Cloudflare propose de rapprocher analyse de code et contexte de production avec des modèles Daybreak. Évaluez les données transmises, les preuves de priorité et les validations avant toute action.
Un visuel utile se mesure par les critères qu’il respecte et les retouches qu’il évite. Voici une méthode pour relier brief, validation, provenance et coût réellement accepté.
Un accord autour de Hugging Face et une levée de fonds de Mistral changent le contexte fournisseur de l’IA ouverte. Vérifiez ce que votre équipe peut réellement déplacer, reconstruire et maintenir.
Deux modèles arrivent dans Copilot. Construisez un protocole comparable pour mesurer la qualité du code, les reprises et le coût d’un changement validé.
Un RAG de production ne se juge pas à quelques réponses convaincantes. Il doit connaître ses sources, respecter les droits, mesurer ses erreurs et refuser proprement lorsque les preuves manquent.
La souveraineté ne se réduit pas à l’emplacement d’un serveur. Elle combine contrôle des données, dépendances, contrats, modèles, compétences et capacité de sortie.
LoRA ou Full Fine-Tuning : Quelle Stratégie de Fine-Tuning Choisir pour Vos Modèles IA ? Dans un monde de plus en plus dominé par l'intelligence artificielle (IA), l'adaptation des modèles de langage à des besoins métiers spécifiques est devenue un enjeu stratégique pour de nombreuses entreprises. Les modèles de type Transformer, comme LLaMA, Mistral, Phi, Qwen ou GPT, sont de puissants outils capables de comprendre et de générer du texte, mais ils nécessitent souvent une personnalisation pou...
Dans cette dernière partie, nous aborderons comment créer un système RAG complet avec TxtAi. Ainsi, notamment par le biais de cas pratiques, vous découvrirez la mise en place d'un dialogue enrichi de données propres, améliorant la documentation d'entreprise.
Dans cet article, nous explorons l'utilisation de bases de données pour stockage de connaissances avec TxtAi et discutons des technologies d'index vectoriel telles que Elasticsearch, Faiss, Milvus, Pinecone, Weaviate, Annoy, HNSW et Postgresql avec pgvector.
Découvrez le monde des "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) - une fusion révolutionnaire de la récupération d'informations et de la génération de langage dans le traitement du langage naturel. Explorez les composantes clés, les défis et les opportunités de cette technologie, et suivez un guide pratique pour implémenter un système RAG en utilisant TxtAi et Llama.cpp.
Llama CPP est un nouvel outil conçu pour exécuter des modèles de langage, directement en C/C++. Cet outil est spécialement optimisé pour les processeurs Apple Silicon grâce à l'utilisation de la technologie ARM NEON et du framework Accelerate. Il offre également une compatibilité AVX2 pour les systèmes basés sur des architectures x86. Fonctionnant principalement sur le CPU, Llama CPP intègre aussi la capacité de quantification 4 bits, renforçant ainsi son efficacité.
Dans l’univers en constante évolution de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel, txtai émerge comme un outil révolutionnaire, surtout pour ceux qui plongent dans le monde des modèles de langage à grande échelle (LLMs). Imaginez un pont entre vous et un éventail de LLMs puissants, où txtai joue le rôle d’intermédiaire facilitant, simplifiant et amplifiant vos interactions avec ces technologies complexes.
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