Ai

Les frameworks RAG (Retrieval-Augmented Generation frameworks) sont devenus essentiels pour créer des applications d’IA de niveau production en 2026. Les meilleurs frameworks RAG (LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy et LangGraph) permettent aux développeurs de combiner de grands modèles de langage avec une récupération de connaissances spécifiques à un domaine. Lorsque l’on compare LangChain, LlamaIndex et Haystack, les facteurs clés incluent l’efficacité des jetons, la surcharge d’orchestration et les capacités de traitement des documents. Les tests de performances révèlent que Haystack atteint l’utilisation de jetons la plus faible (~ 1 570 jetons), tandis que DSPy offre une surcharge minimale (~ 3,53 ms). LlamaIndex excelle dans les applications centrées sur les documents, LangChain offre une flexibilité maximale et Haystack propose des pipelines prêts pour la production. Comprendre les architectures du framework RAG est essentiel pour les développeurs qui créent des bases de connaissances, des chatbots et des systèmes de génération augmentée par récupération. ...

Les LLM (Large Language Models) open source sont passés d’expériences de recherche à des alternatives prêtes à la production aux API propriétaires en 2026. Les meilleurs LLM open source (DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 et Gemma 3) offrent des performances de pointe en matière de raisonnement, de codage et de tâches multimodales tout en permettant l’auto-hébergement et la personnalisation. Plus de la moitié des déploiements LLM de production utilisent désormais des modèles open source plutôt que des API fermées comme GPT-5 ou Claude. Le « moment DeepSeek » en 2025 a prouvé que les LLM open source pouvaient égaler les capacités des modèles propriétaires à des coûts considérablement inférieurs. Les organisations qui choisissent les LLM open source donnent la priorité à la confidentialité des données, à la prévisibilité des coûts, à la flexibilité de réglage fin et à l’indépendance par rapport aux limites de débit des API. L’évaluation de DeepSeek, de Llama et de Qwen nécessite une compréhension des architectures de modèles, des restrictions de licence et des options de déploiement. Les LLM open source excellent dans les domaines nécessitant la résidence des données, un comportement personnalisé ou une inférence à volume élevé où les coûts des API deviennent prohibitifs. ...