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Lilik collection
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RAG (Retrieval Augmented Generation) ou en Français (Génération augmentée par récupération d’informations). Voici le principe : tes documents sont découpés en blocs, convertis en vecteurs et stockés dans une base de données. À chaque question (User query), le système retrouve les passages pertinents et les injecte dans le modèle comme contexte. -> Point d’attention : J’explique dans ce réel le concept et mode de fonctionne d’un RAG basique de manière très simplifiée. Un RAG de production, celui qu’on déploie réellement en entreprise, ajoute plusieurs briques indispensables à la fiabilité : -> OCR brique pour extraire du texte des scans ou image -> Recherche hybride (sémantique + mots-clés) -> Reranking des passages récupérés -> Reformulation automatique des requêtes -> Filtrage par métadonnées (droits d’accès, dates, types de documents) -> Citation des sources dans chaque réponse -> Evaluation continue (précision, taux d’hallucination) D’expériences, la qualité du pipeline de récupération compte plus que le choix du modèle d’IA. C’est cette différence entre démo et production qui rend une IA sur données confidentielles exploitable ou non. Si tu veux voir une mini démo de ce que tu peux faire avec le RAG, je t’invite à voir ma vidéo : 3/3 « Tu as tes agents qui pilotent tes fichiers en local sur ta machine ». #IAlocale #RAG #secretprofessionnel #confidentialité #souveraineténumérique
RAG (Retrieval Augmented Generation) ou en Français (Génération augmentée par récupération d’informations). Voici le principe : tes documents sont découpés en blocs, convertis en vecteurs et stockés dans une base de données. À chaque question (User query), le système retrouve les passages pertinents et les injecte dans le modèle comme contexte. -> Point d’attention : J’explique dans ce réel le concept et mode de fonctionne d’un RAG basique de manière très simplifiée. Un RAG de production, celui qu’on déploie réellement en entreprise, ajoute plusieurs briques indispensables à la fiabilité : -> OCR brique pour extraire du texte des scans ou image -> Recherche hybride (sémantique + mots-clés) -> Reranking des passages récupérés -> Reformulation automatique des requêtes -> Filtrage par métadonnées (droits d’accès, dates, types de documents) -> Citation des sources dans chaque réponse -> Evaluation continue (précision, taux d’hallucination) D’expériences, la qualité du pipeline de récupération compte plus que le choix du modèle d’IA. C’est cette différence entre démo et production qui rend une IA sur données confidentielles exploitable ou non. Si tu veux voir une mini démo de ce que tu peux faire avec le RAG, je t’invite à voir ma vidéo : 3/3 « Tu as tes agents qui pilotent tes fichiers en local sur ta machine ». #IAlocale #RAG #secretprofessionnel #confidentialité #souveraineténumérique
the most perfect bridal shower with my girls🥹🥹🥹🥹 #girls #trend #bridalshower #funny @spencerxoconnor
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@ِ #ياسر_التويجري #اكسبلور #fyp #ابوتج #fyppppppppppppppppppppppp
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❤️‍🩹|#fyp
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"Tôi dần bắt đầu sợ hạnh phúc, vì hạnh phúc luôn đi kèm với hàng vạn nỗi đau" #xuhuong #nhactrungquoc #music #nhactrung
Film Munafik Tayang 3 September 2026 #munafikmelawaniblis #bahayajadimunafik #munafiknyaindo #fyp #filmmunafik
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