Articles étiquetés avec: NLP
Content related to NLP
rag‑chunk: Outil CLI pour mesurer et optimiser le découpage RAG
Rag‑chunk est un utilitaire en ligne de commande léger basé sur Python qui permet aux data scientists et ingénieurs ML de tester, mesurer et affiner les stratégies de découpage pour la Génération Augmentée par Requête (RAG). Avec la prise en charge du découpage de taille fixe, de fenêtre glissante, de paragraphe, et même de découpage récursif par caractère, vous pouvez comparer les scores de rappel, ajuster les limites précises en tokens grâce à tiktoken, et exporter les résultats sous forme de tableaux, JSON ou CSV. Cet article décrit l'installation, les principales fonctionnalités, des exemples concrets et des conseils pour choisir la meilleure stratégie pour vos documents markdown. Que vous soyez en phase de prototypage d'un nouveau pipeline RAG ou en réglage fin d'un système de lecture en production, rag‑chunk vous fournit les données nécessaires pour prendre des décisions éclairées.
Structuration de texte LLM : la simplicité à portée de main
Découvrez LangExtract, une puissante bibliothèque Python conçue pour transformer du texte non structuré en données structurées à l'aide de Modèles de Grands Langages (LLM). Cet outil offre un ancrage source précis pour l'information extraite, des visualisations interactives et un support LLM flexible, notamment Gemini et Ollama. Que vous travailliez avec des notes cliniques, des rapports ou de la littérature, LangExtract simplifie les tâches complexes d'extraction de données, garantissant des résultats fiables avec seulement quelques exemples. Apprenez à l'installer, à configurer les clés API et à tirer parti de ses capacités pour vos projets, y compris la gestion de longs documents et la visualisation des entités extraites dans un format HTML facile à comprendre.
Maîtriser les techniques RAG avancées : Un dépôt GitHub
Plongez dans le monde de la Génération Augmentée par la Récupération (RAG) grâce à un dépôt GitHub exhaustif proposant des techniques avancées. Cette ressource offre des implémentations pratiques et des tutoriels couvrant les bases du RAG, l'amélioration des requêtes, l'enrichissement du contexte et des méthodes de récupération avancées. Idéal pour les développeurs et les chercheurs souhaitant perfectionner leurs systèmes RAG, il comprend des scripts exécutables, des explications détaillées et des exemples d'intégration avec des frameworks populaires comme LangChain et LlamaIndex. Explorez des approches de pointe telles que Graph RAG, Self-RAG et Corrective RAG, ainsi que des méthodologies d'évaluation pour affiner vos applications d'IA. Rejoignez une communauté dynamique et contribuez à ce pôle de connaissances en constante évolution pour l'innovation RAG.