Retrieval Augmented Generation (RAG)GitHub
Agentic RAG App
Application RAG agentique interactive.
Section 13
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Conception de systèmes qui ancrent les LLM sur des données privées avec des bases vectorielles (Pinecone, FAISS).
Projets dans cette section: 0
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DocSearchAI
Recherche sémantique optimisée CPU avec FAISS et résumé BART.
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Pinecone Serverless Reranking
Optimisation de la précision de récupération avec Pinecone Serverless.
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RAG Pipeline (LangChain/Hugging Face)
Implémentation d'un pipeline RAG avec LangChain et Hugging Face.
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Search System
Système RAG avec recherche sémantique FAISS et résumé automatique.
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Tellow RAG
Système RAG documentaire universel avec LanceDB et Docling.
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Vector DB Benchmark
Benchmark des bases vectorielles : FAISS vs ChromaDB.
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VEV RAG
RAG agentique haute performance avec recherche hybride, exécuté à 100 % en local sur CPU.