Dans le paysage en évolution rapide de la data science, la gestion des connaissances est aussi critique que la maîtrise algorithmique. Les data scientists jonglent souvent avec plusieurs projets...
Dans le paysage en évolution rapide des opérations d'apprentissage automatique (MLOps), déployer un modèle n'est plus la ligne d'arrivée, mais simplement le point de départ. Contrairement aux logiciels traditionnels, les systèmes ML sont probabilistes, dépendants des données et sujets à une dégradation subtile au fil du temps. C'est là qu'Arize AI intervient...
Construire un pipeline de Génération Augmentée par Récupération (RAG) est souvent la première étape pour moderniser une application d'entreprise avec des modèles de langage de grande taille (LLM). Cependant, le parcours qui mène d'un prototype fonctionnel à un système de qualité production est là où la plupart des équipes échouent. Le défi fondamental ne réside pas dans la construction du système, mais dans la mesure de sa qualité. Contrairement aux logiciels traditionnels où nous disposons de tests unitaires déterministes, les systèmes RAG introduisent des éléments probabilistes à chaque étape : récupération, fractionnement du contexte et génération. Cela rend l'évaluation considérablement plus complexe. Dans cet article, nous disséquons l'architecture de l'évaluation du RAG, en allant au-delà des simples métriques de précision pour adopter des cadres robustes et automatisés.
Alors que les organisations déploient de plus en plus d'agents de grands modèles de langage (LLM) pour automatiser des workflows complexes, le mécanisme d'appel d'outils (également appelé appel de fonctions) est devenu une surface d'attaque critique. Bien que l'appel d'outils permette aux LLM d'interagir avec des API, des bases de données et des services externes, il...
Alors que les organisations adoptent rapidement les grands modèles de langage (LLM) pour alimenter leurs applications, un lacune architecturale significative est apparue. Bien que les modèles eux-mêmes soient puissants, leur intégration directe dans les systèmes de production entraîne souvent des goulets d'étranglement, des vulnérabilités de sécurité et des coûts ingérables...
Dans le monde du DevOps et de l'administration système, Linux reste le système d'exploitation dominant pour les serveurs et l'infrastructure cloud. Cependant, sous les interfaces conviviales des distributions de bureau se cache une pile réseau complexe, puissante et parfois impitoyable. Pour les développeurs de niveau intermédiaire à avancé...
Dans le domaine de l'ingénierie des données, la capacité à interroger des ensembles de données massifs en quelques millisecondes n'est plus un luxe, mais une nécessité. Découvrez comment ClickHouse répond à ce défi.