Ressources RAG

Une collection organisée d'outils, de cadres, de tutoriels et d'articles pour les systèmes RAG.

---

🛠️ Cadres

Orchestration RAG

Cadre	Description	Lien
LangChain	Cadre d'application LLM le plus populaire	langchain.com
LlamaIndex	Cadre d'indexation et de requête de données	llamaindex.ai
Haystack	Cadre NLP de bout en bout	haystack.deepset.ai
Semantic Kernel	SDK d'orchestration AI de Microsoft	learn.microsoft.com

Évaluation

Outil	Description	Lien
RAGAS	Cadre d'évaluation RAG	ragas.io
TruLens	Évaluation d'applications LLM	trulens.org
Phoenix	Observabilité ML	arize.com/phoenix

---

🗄️ Bases de données vectorielles

Gérées

Base de données	Type	Niveau gratuit
Pinecone	Infonuagique	✅ Limité
Weaviate Cloud	Infonuagique	✅ Sandbox
Zilliz Cloud	Milvus hébergé	✅ Limité

Auto-hébergées

Base de données	Langage	Idéal pour
Chroma	Python	Développement
Qdrant	Rust	Production
Milvus	Go/C++	Grande échelle
pgvector	PostgreSQL	PG existant
FAISS	C++/Python	En mémoire

---

🤖 Modèles d'embeddings

APIs commerciales

Fournisseur	Modèle	Dimensions
OpenAI	text-embedding-3-small	1536
OpenAI	text-embedding-3-large	3072
Cohere	embed-v3	1024
Voyage AI	voyage-2	1024

Open Source

Modèle	Source	Dimensions
BGE-large	BAAI	1024
E5-large	Microsoft	1024
all-MiniLM-L6	Sentence-Transformers	384
GTE-large	Alibaba	1024

---

📚 Ressources d'apprentissage

Documentation officielle

• LangChain Docs
• LlamaIndex Docs
• OpenAI Cookbook
• Pinecone Learning Center

Tutoriels

• Construire RAG avec LangChain
• Tutoriel de démarrage LlamaIndex
• RAG à partir de zéro (Pinecone)

Cours

Cours	Fournisseur	Niveau
LangChain pour le développement LLM	DeepLearning.AI	Débutant
Construire avec les LLMs	Weights & Biases	Intermédiaire
Bootcamp Full Stack LLM	FSDL	Avancé

---

📄 Articles clés

Fondamentaux

Article	Année	Sujet
RAG pour le NLP intensif en connaissances	2020	Article original RAG
Dense Passage Retrieval	2020	DPR pour QA
REALM	2020	LM amélioré par récupération

Techniques avancées

Article	Année	Sujet
Self-RAG	2023	RAG auto-réfléchissant
HyDE	2022	Documents hypothétiques
Lost in the Middle	2023	Analyse de la longueur du contexte

---

🔧 Outils

Développement

Outil	Objectif
Jupyter/Colab	Prototypage
Streamlit	Interfaces rapides
Gradio	Interfaces de démonstration

Observabilité

Outil	Objectif
LangSmith	Traçage LangChain
Weights & Biases	Suivi des expériences
Arize	Observabilité ML

Déploiement

Plateforme	Type
Modal	Python sans serveur
Railway	Déploiement facile
Render	Services web
AWS/GCP/Azure	Entreprise

---

💬 Communautés

Plateforme	Lien
LangChain Discord	discord.gg/langchain
LlamaIndex Discord	discord.gg/llamaindex
r/LocalLLaMA	reddit.com/r/LocalLLaMA
AI Twitter/X	Suivre le hashtag #RAG

---

📊 Référentiels

Référentiel	Objectif	Lien
MTEB	Modèles d'embeddings	huggingface.co/spaces/mteb
BEIR	Référentiel de récupération	github.com/beir-cellar
MS MARCO	Classement de passages	microsoft.github.io/msmarco

---

Ordre de lecture recommandé

1. Commencer : Tutoriel RAG LangChain
2. Comprendre : Article original RAG
3. Approfondir : Dense Passage Retrieval
4. Avancé : Articles HyDE et Self-RAG
5. Pratiquer : Construire des projets à partir du Module 10

---

Retour à l'accueil