Une étude révèle que 72 pour cent des pipelines de retrieval-augmented generation échouent en production, principalement en raison de problèmes avec les bases de données vectorielles.
Des développeurs créent des bibliothèques réutilisables pour la génération augmentée par récupération (RAG), simplifiant l'intégration de modèles IA dans les applications métier.
Un pattern de sécurité pour les pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) montre comment isoler les sources de données externes et valider les documents avant qu'ils n'influencent les réponses IA.