J'espère que vous avez apprécié la vidéo :) J'ai tenté de rendre les explications sur les bases de connaissances (Knowledge Bases) aussi claires et simples que possible, compte tenu des moyens et du temps à ma disposition. Si vous avez des questions, ou s'il y a une partie que vous souhaiteriez que nous explorions plus en détail, n'hésitez pas à laisser un commentaire ;)
Elle est vraiment bien la vidéo, j'ai un retour et une ressource pour toi et ta commu : - ça aurait été bien d'aborder la recherche de similarité après avoir expliqué l'embed, parce que du coup c'est vraiment le concept qui va avec tout ce que tu viens d'expliquer, du coup c'est un peu le "aha moment" quand tu comprends que c'est juste une comparaison d'embed de ta question et de ta vecto - pour aller plus loin dans les techniques de RAG, je te conseille cette excellente vidéo: "Building Production-Ready RAG Applications: Jerry Liu", qui explique comment limiter les halus, les trucs qui marchent le mieux et le moins bien pour améliorer la remontée d'infos 😊
Merci Vince pour ton passage :) Je me suis dit que j'avais déjà abordé plusieurs aspects techniques, hihihi, mais je vais sûrement réaliser une vidéo de suivi pour approfondir encore le sujet ;) Je vais check la vidéo ^^
Si tu es en train de mettre en place un chatbot utilisant des bases de connaissances et que tu comptes utiliser un outil no-code (par exemple, Flowise), il est important de comprendre ces principes. Je t'encourage à faire des recherches sur un principe en particulier pour approfondir ta compréhension. Si quelque chose n'est toujours pas clair, n'hésite pas à le mentionner en commentaire, et j'essaierai de réaliser une mini-vidéo centrée sur ce sujet.
J'espère que vous avez apprécié la vidéo :) J'ai tenté de rendre les explications sur les bases de connaissances (Knowledge Bases) aussi claires et simples que possible, compte tenu des moyens et du temps à ma disposition. Si vous avez des questions, ou s'il y a une partie que vous souhaiteriez que nous explorions plus en détail, n'hésitez pas à laisser un commentaire ;)
Super vidéo ! Si jamais vous êtes à court d'idée de vidéo je trouve super intéressent le principe de localisation !
Elle est vraiment bien la vidéo, j'ai un retour et une ressource pour toi et ta commu :
- ça aurait été bien d'aborder la recherche de similarité après avoir expliqué l'embed, parce que du coup c'est vraiment le concept qui va avec tout ce que tu viens d'expliquer, du coup c'est un peu le "aha moment" quand tu comprends que c'est juste une comparaison d'embed de ta question et de ta vecto
- pour aller plus loin dans les techniques de RAG, je te conseille cette excellente vidéo: "Building Production-Ready RAG Applications: Jerry Liu", qui explique comment limiter les halus, les trucs qui marchent le mieux et le moins bien pour améliorer la remontée d'infos 😊
Merci Vince pour ton passage :)
Je me suis dit que j'avais déjà abordé plusieurs aspects techniques, hihihi, mais je vais sûrement réaliser une vidéo de suivi pour approfondir encore le sujet ;)
Je vais check la vidéo ^^
super merci beaucoup pour cette vulgarisation
Excellente vidéo. Tu m’as juste perdu vers la fin car ça a l’air assez technique tout ça. Merci 🎉
Si tu es en train de mettre en place un chatbot utilisant des bases de connaissances et que tu comptes utiliser un outil no-code (par exemple, Flowise), il est important de comprendre ces principes. Je t'encourage à faire des recherches sur un principe en particulier pour approfondir ta compréhension. Si quelque chose n'est toujours pas clair, n'hésite pas à le mentionner en commentaire, et j'essaierai de réaliser une mini-vidéo centrée sur ce sujet.
Merci beaucoup, je m'abonne !