[!NOTE] Traduction automatique Cet article a été traduit automatiquement depuis la version originale en anglais.
Réponses rapides
Utilisez cette section lorsque vous avez besoin d’une réponse concise avant de vous plonger dans une analyse approfondie. Chaque guide propose une valeur par défaut pratique, les compromis associés, ainsi qu’un lien vers l’article plus détaillé lorsque les spécificités sont importantes.
Le archive du blog Il reste axé sur les articles de long format. Les Fast Answers constituent quant à eux des guides décisionnels plus courts.
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| Question | Réponse courte | Guide | Analyse approfondie |
|---|---|---|---|
| Quel agent framework dois-je commencer par utiliser ? | Utilisez LangGraph pour gérer l’état explicite. Pour les agents Python natifs d’OpenAI, optez pour OpenAI Agents SDK. Recourrez à LlamaIndex lorsque la récupération de données occupe une place centrale. | Le meilleur agent AI frameworks | AI boucles de raisonnement d’agent |
| Quel ensemble d’outils d’évaluation RAG dois-je utiliser ? | Commencez par des métriques de récupération déterministes. Ajoutez ensuite Ragas, DeepEval, TruLens, LangSmith, ou des vérifications personnalisées là où cela s’avère pertinent. | Meilleurs outils et métriques d’évaluation pour RAG | RAG métriques d’évaluation |
| Quel outil local LLM dois-je utiliser sous macOS ? | Commencez par Ollama pour exécuter un API de manière locale. Utilisez LM Studio pour l’exploration via interface graphique, llama.cpp afin de contrôler les runtime, et MLX pour travailler sur des systèmes Apple Silicon. | Meilleurs outils locaux LLM pour macOS | Exécution locale LLMs sous macOS |
| Quel modèle OCR dois-je utiliser pour l’AI de documents ? | Utilisez le cloud VLMs pour les documents complexes, le traitement OCR classique pour générer du texte imprimé de grande qualité en masse, et des solutions VLMs ouvertes lorsque le contrôle des données est essentiel. | Les meilleurs modèles OCR pour l’AI de documents | OCR guide |
| Quel modèle NER dois-je utiliser ? | Utilisez SpaCy pour les étiquettes stables, GLiNER pour des étiquettes zéro-shot flexibles, des classificateurs de tokens Transformer lorsque vous disposez de données d’entraînement, ainsi que l’extraction LLM pour les cas à forte complexité de schéma. | Les meilleurs modèles NER | NER guide |
| Comment dois-je sécuriser un agent AI ? | Supprimer d’abord l’alimentation électrique : outils restreints, vérifications préalables de politique, mise en environnement isolé, identifiants ciblés, processus d’approbation et traçabilité. | Les meilleurs modèles de sécurité pour les agents AI | AI sécurité de l’agent |
| Quel ensemble de composants pour le classement des résultats de recherche dois-je mettre en place ? | Commencez par l’étape lexicale, ajoutez une récupération dense, fusionnez les résultats, ré-rangéez-les à l’aide d’un encodeur croisé, et n’utilisez LLM reranking que sur l’ensemble final restreint. | Meilleure pile de mise en page des résultats de recherche pour les produits AI | Stack de classement des résultats de recherche |