Exploration par sujet
#rag
Toutes les ressources de la plateforme relatives au sujet rag.
Modèles (2)
EmbeddingGemma
Le modèle d'embedding open-weights de Google. Il transforme du texte en vecteurs (embeddings) et sert de moteur pour les systèmes RAG locaux.
Mistral NeMo
Collaboration avec NVIDIA. Un modèle 12B avec une fenêtre de contexte de 128k, bien adapté au RAG et à l'analyse de documents longs.
Tutoriels (2)
01
Choisir entre RAG et Fine-tuning
Les développeurs confondent souvent ces deux approches. Apprenez quand utiliser une base vectorielle et quand réentraîner un modèle.
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02
Créer un système RAG de zéro
Comment connecter un LLM à vos propres données locales. Un guide complet pour l'implémentation d'un RAG avec Python et ChromaDB.
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