Untitled

Publié:
Aleksandar Stajić
Mis à jour: 1 mars 2026 à 18:53
Untitled

Related Articles

Qwen 3.6 en production : Runbook de déploiement, Rollback IA et Versionnage LLMOps

Qwen 3.6 en production : Runbook de déploiement, Rollback IA et Versionnage LLMOps

Qwen 3.6 n'est pas seulement une autre mise à jour de modèle. C'est à la fois un événement de déploiement, un scénario de rollback et un problème de versionnage. Cet article explique comment Qwen 3.6 doit être géré en production à travers la discipline LLMOps, la traçabilité des prompts et des modèles, le déploiement contrôlé et une préparation au rollback basée sur des preuves.

D'où un LLM tire-t-il ses données ? Sources de données RAG en Python

D'où un LLM tire-t-il ses données ? Sources de données RAG en Python

Un LLM ne connaît pas magiquement vos fichiers, bases de données ou API. Cette suite pratique de la série sur le RAG montre, avec du Python simple, comment des données externes deviennent des preuves récupérables : des fichiers texte et du SQL à la recherche en texte intégral, aux embeddings, à l'assemblage du contexte et à l'appel final au LLM.

Nouveau Qwen 3.5-Plus : l'IA open-source passe aux choses sérieuses

Nouveau Qwen 3.5-Plus : l'IA open-source passe aux choses sérieuses

Découvrez les fonctionnalités et avantages révolutionnaires de Qwen 3.5-Plus d'Alibaba, une IA open-source qui change la donne pour les développeurs.

Qu'est-ce que le RAG ? L'explication la plus simple de son fonctionnement

Qu'est-ce que le RAG ? L'explication la plus simple de son fonctionnement

Le RAG semble compliqué, mais l'idée est simple : avant qu'une IA ne réponde, elle recherche d'abord des informations utiles dans une source de connaissances et transmet ces informations au modèle de langage. Ce guide explique le RAG, les LLM, l'état, la mémoire et les outils à l'aide d'un modèle mental simple.

MLOps vs LLMOps : qu'est-ce qui change lorsque le modèle est un LLM

MLOps vs LLMOps : qu'est-ce qui change lorsque le modèle est un LLM

MLOps exploite les systèmes d'apprentissage automatique ; LLMOps étend ces pratiques aux prompts, au contexte, à la récupération, aux fournisseurs, aux outils, aux évaluations et au comportement d'exécution autour des grands modèles de langage.

Qu’est-ce que l’ingénierie du contexte ? Ce que le modèle reçoit avant de répondre

Qu’est-ce que l’ingénierie du contexte ? Ce que le modèle reçoit avant de répondre

L'ingénierie de contexte conçoit les informations qu'un modèle d'IA reçoit avant l'inférence, y compris les invites, la récupération, la mémoire, l'état de l'application, les résultats d'outils et l'historique des conversations.

Quand une IA devrait-elle cesser de faire confiance à ses propres connaissances ? — Le déclencheur de récupération

Quand une IA devrait-elle cesser de faire confiance à ses propres connaissances ? — Le déclencheur de récupération

Un modèle d'IA n'a pas besoin de récupération pour chaque question. Le problème important est de savoir quand ses connaissances internes ne suffisent plus. Le Déclencheur de Récupération est une frontière de décision pratique qui détermine quand un système d'IA devrait cesser de se fier uniquement aux connaissances du modèle et obtenir des preuves externes avant de répondre.