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Épisode
7 avril 2025 - 57min
Dans cet épisode du Big Data Hebdo, on fait le point sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) : est-il toujours au cœur des usages d’IA générative en entreprise, ou dépassé par les nouveaux paradigmes comme l’agentic AI ?Paul, Jérôme, Nicolas et Vincent reviennent sur :Les fondamentaux du RAG : pourquoi est-il...
Dans cet épisode du Big Data Hebdo, on fait le point sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) : est-il toujours au cœur des usages d’IA générative en entreprise, ou dépassé par les nouveaux paradigmes comme l’agentic AI ?Paul, Jérôme, Nicolas et Vincent reviennent sur :Les fondamentaux du RAG : pourquoi est-il apparu ?Comment fonctionne techniquement un pipeline RAG ?Les erreurs à éviter quand on passe en productionLes bonnes pratiques : hybrid search, cache, feedback utilisateursCe qui change en 2025 : modularité, agentic RAG, graph RAG, et plus encore !Retrouvez les épiosodes et show notes sur https://bigdatahebdo.com-----------------Cette publication est sponsorisée par Datatask (https://datatask.io/) et CerenIT (https://www.cerenit.fr/) .CerenIT (https://www.cerenit.fr/) vous accompagne pour concevoir, industrialiser ou automatiser vos plateformes mais aussi pour faire parler vos données temporelles. Ecrivez nous à contact@cerenit.fr (https://cerenit.fr) et retrouvez-nous aussi au Time Series France (https://www.timeseries.fr/) .Datatask (https://datatask.io/) vous accompagne dans tous vos projets Cloud et Data, pour Imaginer, Expérimenter et Executer vos services ! Consultez le blog de Datatask (https://datatask.io/blog/) pour en savoir plus. Le générique a été composé et réalisé par Maxence Lecointe
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Vincent Heuschling, Alexander Dejanovski, Jérôme Mainaud, Nicolas Steinmetz
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