Data, IA & LLM
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Dans l’écosystème en constante évolution de l’intelligence artificielle, l’approche RAG (Retrieval Augmented Generation) représente une évolution significative. Elle permet d’enrichir la création de contenu et l’analyse contextuelle grâce à l’intégration dynamique de connaissances externes. Cet article explore l’architecture de base du RAG et son implémentation avec Spring AI.
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• 4 mins de lecture
L’IA s’est rapprochée de nombreux domaines, en particulier du secteur de la programmation. La prochaine génération d’applications d’IA générative est destinée à se propager à travers divers langages de programmation. C’est également le cas pour Java, et étant donné que Spring Boot est l’un des frameworks les plus populaires sur cette plateforme, il est naturel que l’intégration des API OpenAI se fasse également dans le modèle de programmation Spring. Cet article explore cette intégration.
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• 5 mins de lecture
Si notre conception cartésienne du monde était parfaitement correcte, lorsque les informations reçues sont parcellaires, notre représentation devrait s’avérer incomplète. Or, nous faisons chaque jour l’expérience d’une représentation complète et lisse.
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• 8 mins de lecture
La classification d’image est un sujet vieux comme le monde du machine learning. Dans cet article nous allons découvrir un algorithme disruptif qui mêle apprentissage par renforcement et système multi-agents pour de la classification d’images
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• 9 mins de lecture
Les auto-encodeurs font-ils leurs preuves sur de l’audio ? Nous allons essayer d’y répondre en présentant différentes architectures de réseau de neurones se basant sur des transformées de Fourier.
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