Data & AI
Découvrez comment exploiter le multimodal (texte, image, tableaux) pour enrichir les performances d’un chatbot RAG et améliorer la qualité des réponses.
Les nouveaux principes d'architecture de données tels que préconisés par le data mesh associés aux LLMs ont le potentiel d'ouvrir l'accés aux données et en démultiplier leur valeur au sein des organisations. On vous explique comment.
Si le nombre de personnes qui opèrent vos produits ML en phase de run est proportionnel au nombre de produits ML en production ; si la vitesse de développement de nouvelles fonctionnalités s’est écroulée au moment du passage en production ; le toil vous a, vous aussi, déjà paralysé sans que vous ne vous en rendiez compte.
L'objectif principal de cet article est de vous fournir un éclairage clair sur la réglementation à venir qu'est l'IA Act. Il est crucial de reconnaître que cette réglementation, s'imposera bientôt à nous et aura des conséquences tangibles sur la manière dont nous opérons et intégrons l'intelligence artificielle dans nos activités.
Rencontre avec l'équipe organisatrice de La Grosse Conf : les coulisses de son lancement
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est devenu le cas d'usage principal dans l'usage de l'IA génératif. Comprendre son fonctionnement est devenu une nécessité.
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Mais alors, comment est implémentée une base de données vectorielles ? Dans cet article, nous allons examiner ce qui se cache sous le capot des bases de données vectorielles. Cet article est agrémenté d’un tutoriel pour implémenter une base de données vectorielles en Python débutée de zéro. Vous pourrez la reproduire chez vous !