Boîte à outils RAG
Tout le nécessaire pour des apps à récupération augmentée : frameworks, bases vectorielles et orchestration.
Tutoriel du cadre LlamaIndex
Un tutoriel pratique sur LlamaIndex, le cadre conçu pour construire des applications RAG qui connectent des LLM à des sources de données personnalisées. Il couvre les pipelines d'ingestion de données, les stratégies d'indexation, les moteurs de requête et la récupération basée sur des agents, avec des exemples pratiques pour les connecteurs PDF, web et base de données — destiné aux développeurs qui veulent construire des assistants IA spécifiques à un domaine, fondés sur leurs propres documents.
Cadre RAG Haystack
Haystack est un framework open source de deepset pour construire des applications LLM prêtes pour la production, spécialisé dans le RAG et les pipelines de questions-réponses. Il propose des composants modulaires pour le traitement de documents, l'embedding et la récupération, facilement connectables aux modèles d'OpenAI, Hugging Face et plus.
Base de données vectorielle Qdrant
Qdrant est une base de données vectorielle open source haute performance et un moteur de recherche par similarité conçus pour la production. Écrit en Rust, il alimente les pipelines RAG, les systèmes de recommandation et la recherche sémantique avec filtrage de payload, multi-tenancy et déploiement auto-hébergé ou cloud géré.
Plateforme de développement d’applications Dify LLM
Dify est une plateforme open source de développement d'applications LLM qui combine l'orchestration visuelle de workflows, un moteur RAG intégré et des capacités d'agent. Elle permet aux développeurs et aux utilisateurs non techniques de construire, tester et déployer rapidement des apps IA avec support multi-providers et intégration API transparente.
Tutoriel du cadre LangChain
Un tutoriel approfondi sur le cadre LangChain, parcourant son architecture et ses modules clés — Chains, Agents et Memory — avec des exemples pratiques. Il couvre également l'intégration RAG, le développement d'outils personnalisés et les stratégies de débogage, parfait pour les développeurs prêts à dépasser les simples prompts et à construire des applications LLM de production.
Pomme de pin
Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée pour le RAG et la recherche sémantique en production, avec scaling serverless, recherche hybride et filtrage par métadonnées. Elle supprime la charge opérationnelle de l'infrastructure vectorielle, laissant les équipes se concentrer sur la logique applicative — tarification à l'usage et offre gratuite.
Chroma
Chroma est une base d'embeddings open source et conviviale pour les développeurs, qui lance des prototypes RAG en quelques minutes avec une API Python ou JavaScript simple. Elle fonctionne in-process pour le développement local et passe à l'échelle via son offre cloud gérée — la porte d'entrée la plus simple vers la recherche vectorielle.