Ce billet introduit l'architecture RAG (Récupération Augmentée par Génération) comme solution aux hallucinations des LLM (Large Language Models). Les hallucinations, résultant du fonctionnement probabiliste des LLM, sont des réponses inventées par l'IA en l'absence de données suffisantes. L'architecture RAG propose de remédier à ce problème en combinant la capacité des LLM à générer du texte avec une base de données fiable et contrôlée. Ainsi, l'IA peut générer des réponses plus précises et sourcées, évitant ainsi les inventions non fondées.

Un outil bien pratique

Dans cette BD, l'auteur explique que les bannières de cookies, bien que souvent associées au RGPD, ne sont pas imposées par ce règlement. Il détaille les cas où elles ne sont pas nécessaires et critique l'utilisation abusive de ces bannières, souvent liées à la transmission de données à des tiers. L'auteur propose des alternatives moins intrusives et compare la situation à l'expérimentation "Oui Pub". Une lecture éclairante pour comprendre les enjeux des cookies et du consentement en ligne.

Cet article présente les techniques de pagination des API pour les systèmes évolutifs, illustrées par des exemples concrets de Twitter (X) et Spotify. L'article explique pourquoi la pagination est nécessaire pour gérer efficacement de grands ensembles de données, en évitant les problèmes de lenteur, de consommation de bande passante et de mémoire. Il détaille deux méthodes principales : la pagination Limit-Offset, où le serveur divise les données en pages et renvoie un nombre limité de records en fonction d'un décalage (offset), et la pagination par curseur, qui utilise des identifiants uniques pour naviguer à travers les données. L'article met en avant les avantages et les inconvénients de chaque méthode, aidant les lecteurs à choisir la stratégie de pagination la plus adaptée à leurs besoins.