Architectures d'IA concrètes, patterns RAG, bases vectorielles et inférence de modèles locaux.
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Choisir entre mise à jour des poids du modèle et injection de connaissances externes.
Comment la réutilisation du cache KV réduit la latence et la facture des agents IA et pipelines RAG.
Concevoir des agents fiables avec appel de fonctions typées en JSON, gestion d’erreurs et garde-fous de sécurité.
Déployer Llama 3, Mistral et Qwen sur serveur Linux avec accélération GPU et gestion de concurrence.
Combiner la recherche vectorielle sémantique et la recherche lexicale tsvector avec Reciprocal Rank Fusion (RRF).
Comment concevoir des pipelines RAG de production qui éliminent les hallucinations et maximisent la pertinence.
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