L'Atelier Monstre

Pourquoi combiner Langchain-Chatchat et Supabase Dans les environnements d'entreprise nécessitant un contrôle strict des données, la création d'un système de questions-réponses intelligent et sécurisé est essentielle. Langchain-Chatchat gère le traitement intelligent des documents via la génération augmentée par récupération (RAG), tandis que S ...

Dans les architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation), les données brutes issues de sources exterens contiennent souvent du bruit. Ce bruit, comme les balises HTML dans le texte, peut dégrader la qualité des résultats de recherche et de génération. LangChain4j intègre des mécanismes pour traiter ces données via des transformateurs ...

Présentation de Ragas Ragas est un framework open source destiné à l'évaluation des pipelines de génération augmentée par la récupération (RAG). Ces pipelines enrichissent le contexte des modèles de langage de grande taille (LLM) en utilisant des données externes. Ragas permet de mesurer et d'améliorer les performances de ces systèmes de manièr ...

Défis de la recherche dans les systèmes RAG Dans le développement de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), la recherche initiale présente souvent des limites. Les résultats retournés peuvent sembler pertinents de par la présence de mots-clés, mais ne répondent pas véritablement à l'intention de l'utilisateur. Les problèmes courants inc ...

Du rechargement complet à l'ajout dynamique Dans la gestion des connaissances d'entreprise, un problème récurrent est le décalage entre la publication d'un document et sa disponibilité dans l'assistant intelligent. Langchain-Chatchat permet de construire une base de connaissances locale, mais sa vraie valeur réside dans la capacité à intégrer d ...