FAQ : Le fan-out dans la Generative Engine Optimization (GEO)

1. Qu’entend-on par « fan-out » en GEO ? Le fan-out est le processus par lequel un moteur génératif décompose une requête unique en un réseau de sous-requêtes (« sub-intents ») pour couvrir toutes les informations susceptibles d’intéresser l’utilisateur ; chaque sous-requête va chercher, scorer puis synthétiser des passages issus Lire la suite…

Guide Pratique : Comprendre le Fonctionnement d’un RAG (Retrieval Augmented Generation)

Dans un univers où l’information est omniprésente, il devient essentiel de disposer d’outils capables de fournir des réponses précises, fiables et actualisées rapidement. C’est précisément l’objectif des systèmes RAG (Retrieval Augmented Generation). En combinant des modèles de langage (LLM) et des mécanismes de récupération d’informations, le RAG représente une avancée Lire la suite…

Guide pratique : À quoi sert LangChain ?

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la manière dont nous automatisons les processus, analysons les données et interagissons avec les technologies modernes. Dans cet écosystème en constante évolution, LangChain s’impose comme un outil incontournable pour maximiser le potentiel des modèles de langage. Que vous soyez développeur, entrepreneur ou simplement passionné par l’IA, Lire la suite…

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Guide Pratique : Comment Utiliser la RAG pour le SEO

Dans un monde où le contenu est roi, les responsables marketing et spécialistes SEO cherchent constamment des moyens innovants pour se démarquer. La RAG (Retrieval-Augmented Generation) s’impose comme une technologie révolutionnaire, combinant intelligence artificielle et récupération d’informations pour produire un contenu à la fois pertinent et optimisé. Mais comment intégrer Lire la suite…

Comprendre le Suréchantillonnage dans l’Apprentissage Automatique

L’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) reposent sur des ensembles de données pour former et affiner leurs modèles prédictifs. Cependant, dans le monde réel, les données ne sont pas toujours parfaitement équilibrées. Il est courant d’avoir des ensembles de données où certaines classes sont beaucoup plus fréquentes que d’autres, Lire la suite…