Le succès des systèmes RAG repose sur leur capacité à traiter efficacement des informations massives, et les bases de données vectorielles en sont le cœur. Les bases de données vectorielles convertissent et stockent des données comme le texte et les images en vecteurs, influençant l’efficacité finale du système RAG. Le choix d’une base de données vectorielle appropriée nécessite de prendre en compte des facteurs tels que l’open source, le support CRUD, l’architecture distribuée, etc. Weaviate, Milvus, Qdrant, Vespa et Pinecone sont actuellement les bases de données vectorielles spécialisées les plus populaires. Les bibliothèques vectorielles comme FAISS, HNSWLib, ANNOY sont principalement utilisées pour stocker des données statiques et ne prennent pas en charge les opérations CRUD. Les bases de données de recherche plein texte comme ElasticSearch sont moins puissantes que les bases de données vectorielles pour traiter les données de haute dimension. Les bases de données SQL prenant en charge les vecteurs comme pgvector ont des performances limitées avec de grandes quantités de données vectorielles, tandis que le support vectoriel des bases de données NoSQL en est encore à ses débuts. Les bases de données vectorielles spécialisées prennent en charge diverses opérations vectorielles et utilisent des algorithmes de plus proche voisin approximatif pour équilibrer efficacité, stockage et précision. Pinecone, Chroma, Vearch et Vald ont chacun leurs avantages et inconvénients, tandis que Weaviate, Milvus, Qdrant et Vespa sont les meilleurs choix pour RAG. Milvus prend en charge la recherche multi-vecteurs pour les scénarios complexes ; Weaviate prend en charge la recherche hybride et générative ; Qdrant prend en charge le filtrage par mots-clés appliqué à la recherche vectorielle. Le choix d’une base de données vectorielle doit être basé sur les tests de performance et d’évolutivité, tout en tenant compte de la conception du système et des fonctionnalités.

Dans le développement d’applications d’IA, les modèles sont souvent confrontés à des problèmes de manque de données, ce qui les empêche de traiter avec précision des tâches spécifiques. La technologie de génération augmentée par la récupération (RAG) améliore la précision et la fiabilité des modèles d’IA génératifs en récupérant des informations externes. L’apparition de la technologie RAG vise à résoudre le problème des hallucinations des grands modèles de langage lors de leur application, c’est-à-dire lorsque la sortie ne correspond pas aux faits ou invente des réponses. Grâce à RAG, les modèles peuvent accéder à des informations récentes ou personnalisées et permettre aux utilisateurs de vérifier les sources d’information pour garantir leur exactitude. Les composants de base de RAG comprennent trois étapes : indexation, récupération et génération. Tout d’abord, l’utilisateur télécharge des documents, le système les stocke dans une base de données vectorielle via l’Embedding. Lorsque l’utilisateur pose une question, celle-ci est convertie en vecteur et correspond dans la base de données pour une récupération préliminaire. Ensuite, le modèle Rerank réorganise les résultats de la récupération, en produisant les résultats les plus pertinents pour la phase de génération. Les méthodes de construction de bases de connaissances d’IA incluent l’ingénierie des invites, le réglage fin et l’Embedding, ce dernier étant le plus courant et nécessitant une combinaison avec RAG pour être efficace. Les implémentations open-source de RAG telles que Dify et Langchain-Chatchat offrent différentes fonctionnalités pour aider les développeurs à créer des applications d’IA efficaces.

La sortie standard (stdout) et l’erreur standard (stderr) sont les deux principaux flux de sortie d’un processus, utilisés respectivement pour afficher des informations normales et des messages d’erreur. En Python, la fonction print sort par défaut vers stdout, tandis que le module logging sort par défaut vers stderr, facilitant ainsi la distinction entre les sorties normales et les informations de journalisation. La bibliothèque tqdm est utilisée pour afficher une barre de progression, qui sort par défaut vers stderr pour éviter d’interférer avec la sortie normale. Grâce à la redirection en ligne de commande et à la configuration du code Python, il est possible de gérer ces deux types de sortie de manière flexible. Lors de l’utilisation de la commande nohup, stdout et stderr sont par défaut combinés et sortis dans le fichier nohup.out, mais ils peuvent être gérés séparément par redirection. En Python, le comportement de mise en mémoire tampon de stdout et stderr est différent, stdout étant mis en mémoire tampon par ligne en mode interactif et par bloc en mode non interactif, tandis que stderr est toujours mis en mémoire tampon par ligne. Après la version 3.9 de Python, stderr en mode non interactif est également mis en mémoire tampon par ligne. En utilisant l’option python -u ou en définissant la variable d’environnement PYTHONUNBUFFERED, il est possible de désactiver le comportement de mise en mémoire tampon. Dans un environnement concurrent, les sorties stdout et stderr peuvent être entremêlées, nécessitant l’utilisation de verrous de thread ou de mécanismes de synchronisation de processus pour les gérer. En C++, stdout (std::cout) est mis en mémoire tampon par ligne, tandis que stderr (std::cerr) n’est pas mis en mémoire tampon, ce qui est adapté pour afficher des messages d’erreur. La fonction freopen permet de rediriger la sortie vers un fichier. Dans un environnement multithread, l’utilisation de verrous mutex permet de synchroniser les sorties et d’éviter les conditions de concurrence. En maîtrisant ces techniques, il est possible de gérer et de contrôler efficacement la sortie des programmes, améliorant ainsi la stabilité de l’application et l’expérience utilisateur.

Lorsqu’il s’agit de partager ou d’analyser du contenu web, les captures d’écran longues sont très pratiques, mais les traiter pour maintenir l’intégrité et la lisibilité des informations tout en facilitant les opérations ultérieures a toujours été un défi. Pour résoudre ce problème, un outil basé sur OpenCV, Web-page-Screenshot-Segmentation, a été développé. Cet outil identifie automatiquement les lignes de séparation naturelles du contenu web pour trouver les points de segmentation les plus appropriés, garantissant ainsi l’intégrité et la lisibilité du contenu. L’utilisateur n’a qu’à préparer une capture d’écran longue, et l’outil analysera automatiquement le contenu de l’image et déterminera intelligemment les points de segmentation pour générer une série d’images complètes et bien structurées, prêtes à être partagées et traitées ultérieurement. Le projet est open-source sur Github, avec un guide d’installation et d’utilisation simple. Les méthodes d’utilisation incluent l’obtention de la hauteur des lignes de segmentation à partir de la ligne de commande, le dessin des lignes de segmentation sur l’image, la découpe de l’image, etc. Des exemples de code pour l’utilisation à partir du code source sont également fournis, montrant comment utiliser les fonctions split_heights et draw_line_from_file pour segmenter les images et dessiner des lignes.

GPT-Web-Crawler est un outil de crawling web universel basé sur Python et Puppeteer qui utilise la technologie GPT pour simplifier considérablement le processus d’extraction d’informations des pages web. Alors que les crawlers traditionnels nécessitent une configuration spéciale pour chaque site web, GPT-Web-Crawler peut extraire et récupérer des informations des pages web avec seulement quelques lignes de code. Cet outil est particulièrement adapté aux utilisateurs peu familiers avec le web crawling mais qui souhaitent extraire du contenu des pages web. Les utilisateurs n’ont qu’à installer les packages nécessaires, configurer la clé API OpenAI (si l’extraction de contenu par IA est requise) pour démarrer le crawler. L’outil prend en charge quatre types différents de crawlers : NoobSpider, CatSpider, ProSpider et LionSpider, offrant respectivement des fonctionnalités d’extraction d’informations de base, de capture d’écran, d’extraction de contenu par IA et d’extraction d’images. CatSpider nécessite l’installation de Puppeteer pour la fonctionnalité de capture d’écran. La sortie du crawler peut être au format JSON, facilitant la conversion en fichiers CSV ou l’importation dans une base de données.

‘L’Internet des objets (IoT) permet l’interaction d’informations entre les objets et entre les personnes et les objets grâce à des dispositifs de détection intelligents et un réseau de transmission. Ses caractéristiques incluent la perception complète, la transmission fiable et le traitement intelligent. Le modèle conceptuel de l’Internet des objets est composé de la couche de perception, de la couche réseau et de la couche application, chacune assurant les fonctions d’identification, de connexion et d’application. Les données des capteurs se caractérisent par leur volume, leur diversité, leur corrélation et leur sémantique, et supportent diverses méthodes de détection sans fil, y compris la détection traditionnelle et la détection sans fil intelligente. Le réseau local sans fil (WLAN) est composé de stations, de points d’accès sans fil, de médias sans fil et de systèmes distribués, et fait face à des problèmes classiques tels que les terminaux cachés et exposés. Le protocole CSMA/CD n’est pas applicable dans les environnements sans fil car il ne peut pas détecter les collisions, et est remplacé par le protocole CSMA/CA, qui évite les conflits grâce à la confirmation de priorité et à l’algorithme de retour aléatoire. Le réseau de capteurs sans fil (WSN) est composé de nœuds de capteurs, de nœuds de collecte et de nœuds de gestion, avec des caractéristiques de nœuds comprenant une alimentation, une capacité de calcul et de communication limitées. L’architecture du réseau de capteurs est divisée en systèmes hiérarchiques et en systèmes de clustering, la distribution et la collecte des données visant à optimiser la consommation d’énergie et la latence. Les technologies de localisation se divisent en deux catégories : basées sur la mesure de distance et sans mesure de distance, la première comprenant des méthodes comme RSS, TOA/TDOA, etc., et la seconde comme l’algorithme de centroïde et DV-HOP. La synchronisation temporelle est cruciale dans les réseaux de capteurs, avec des mécanismes de synchronisation courants tels que NTP, RBS et TPSN. L’Internet industriel favorise la mise à niveau de l’économie réelle sur la base de l’Internet, et avec l’industrie 4.0, il promeut l’intelligence dans le secteur manufacturier. Le modèle à cinq dimensions du jumeau numérique optimise les équipements physiques grâce à des entités physiques, des entités virtuelles, des services, des connexions réseau et des données jumelles. L’Internet des objets, le big data, le cloud computing et l’intelligence artificielle se soutiennent mutuellement pour promouvoir le progrès technologique.’