La génération augmentée par récupération permet à l'IA de répondre à des questions ancrées dans vos propres documents plutôt que dans les seules données d'entraînement. LangChain et LlamaIndex sont les frameworks les plus utilisés pour construire des pipelines RAG, reliant les LLM aux bases vectorielles et aux chargeurs de documents. Pinecone et Weaviate fournissent les bases de données vectorielles dédiées qui rendent la récupération sémantique rapide à grande échelle, tandis que les API d'Anthropic et d'OpenAI servent de couche de modèle sous-jacente.
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