AI Notion

Guide économique pour adapter les grands modèles de langage sans se ruiner Le défi économique du fine-tuning traditionnel Les coûts prohibitifs du fine-tuning classique Le fine-tuning complet d’un modèle de langage comme Llama 2-7B représente un investissement considérable : Ressources nécessaires : Problématiques techniques : Cette approche limite drastiquement l’accès au fine-tuning pour les équipes […]

Introduction AI-assisted information retrieval has undergone a major evolution with the emergence of RAG (Retrieval-Augmented Generation). However, traditional vectorial approaches show their limitations when faced with complex queries requiring deep contextual understanding. GraphRAG emerges as a revolutionary solution, transforming how we structure and query knowledge. Limitations of Traditional Vector RAG Classical Architecture and Its Constraints

Après avoir exploré les fondations LLM et l’IA générative dans notre premier article, plongeons dans la révolution qui transforme réellement le business : l’émergence des systèmes autonomes intelligents. 🎯 Agents IA : L’Intelligence Spécialisée et Proactive Du Réactif au Proactif Les agents IA marquent une rupture fondamentale : ils ne se contentent plus d’attendre vos

L’intelligence artificielle que nous utilisons aujourd’hui repose sur des fondations techniques sophistiquées que peu d’entreprises comprennent vraiment. Décryptons ensemble les deux premières étapes cruciales de cette révolution technologique. 🏗️ LLM Foundation : Les Fondations Invisibles mais Critiques Le Choix Stratégique du Cloud Provider Contrairement aux idées reçues, le choix de l’infrastructure cloud détermine 60% des

Avec la montée des préoccupations sur la confidentialité des données et les coûts des APIs, de plus en plus d’organisations se tournent vers les LLM locaux. Mais face à la jungle des options disponibles, comment faire le bon choix ? 🎯 1. Définissez vos contraintes techniques RAM disponible = Facteur limitant n°1 • 8-16 GB

Alors que les agents IA se démocratisent, deux approches s’affrontent pour structurer leur écosystème. Décryptage de cette bataille technologique qui va façonner notre quotidien numérique. 🔧 MCP (Anthropic) : L’agent et ses outils Mission : Connecter les IA aux applications existantes Métaphore : Un traducteur universel entre l’IA et vos logiciels Force : Simplicité d’intégration

Dans le paysage actuel de l’intelligence artificielle, les entreprises font face à un choix crucial : utiliser des APIs externes comme ChatGPT ou Claude, ou déployer des modèles LLM en local. Voici pourquoi l’option locale mérite votre attention. 🔒 Souveraineté des données et confidentialité La confidentialité reste le premier argument en faveur des LLM locaux.

If you’re building AI applications, you’ve probably faced this question: should you fine-tune a model or build a RAG system? After working with both approaches extensively, I want to break down these concepts and help you understand when to use each. What is Fine-tuning? Think of fine-tuning like sending a brilliant generalist to specialized training.