Construisez des agents de recherche IA avec Python et Ollama
La bibliothèque Python d’Ollama inclut désormais des capacités natives de recherche web Ollama. Avec quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos modèles locaux de LLM avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.
Choisissez la bonne base de données vectorielle pour votre pile RAG.
Choisir le bon magasin de vecteurs peut faire la différence entre le succès et l’échec de la performance, du coût et de l’évolutivité de votre application RAG. Cette comparaison complète couvre les options les plus populaires en 2024-2025.
Construisez des agents de recherche IA avec Go et Ollama
L’API de recherche web d’Ollama vous permet d’augmenter les LLM locaux avec des informations en temps réel du web. Ce guide vous montre comment implémenter des capacités de recherche web en Go, des appels d’API simples aux agents de recherche complets.
Comparez les meilleurs outils d'hébergement local de LLM en 2026. Maturité de l'API, prise en charge du matériel, appel d'outils et cas d'usage concrets.
Exécuter des LLM localement est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise.
Mais le choix de l’outil adapté — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou d’autres — dépend de vos objectifs :
Construisez des pipelines d'IA/ML solides avec des microservices Go
Alors que les charges de travail d’IA et de ML deviennent de plus en plus complexes, le besoin de systèmes d’orchestration robustes est devenu plus important que jamais. La simplicité, la performance et la concurrence de Go en font un choix idéal pour construire la couche d’orchestration des pipelines ML, même lorsque les modèles eux-mêmes sont écrits en Python.
Unifiez le texte, les images et l'audio dans des espaces d'embedding partagés
Embeddings crois-modaux représentent une avancée majeure en intelligence artificielle, permettant de comprendre et de raisonner à travers différents types de données au sein d’un espace de représentation unifié.
Déployez une IA d'entreprise sur du matériel abordable avec des modèles ouverts.
La démocratisation de l’IA est arrivée. Avec des LLM open-source comme Llama, Mistral et Qwen qui rivalisent désormais avec les modèles propriétaires, les équipes peuvent construire une puissante infrastructure IA utilisant du matériel grand public - réduisant les coûts tout en conservant un contrôle total sur la confidentialité des données et le déploiement.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG – des techniques de nouvelle génération
La Génération Augmentée par Récupération (RAG) a évolué bien au-delà de la simple recherche de similarité vectorielle. LongRAG, Self-RAG et GraphRAG représentent l’avant-garde de ces capacités.
Accélérer FLUX.1-dev avec la quantification GGUF
FLUX.1-dev est un modèle puissant de génération d’images à partir de texte qui produit des résultats impressionnants, mais sa demande en mémoire de 24 Go ou plus le rend difficile à exécuter sur de nombreux systèmes. Quantification GGUF de FLUX.1-dev offre une solution, réduisant l’utilisation de la mémoire d’environ 50 % tout en maintenant une excellente qualité d’image.
Configurez les tailles de contexte dans Docker Model Runner avec des contournements
Configuration des tailles de contexte dans Docker Model Runner est plus complexe qu’elle ne devrait l’être.
Modèle d'IA pour augmenter des images à l'aide d'instructions textuelles
Black Forest Labs a publié FLUX.1-Kontext-dev, un modèle avancé d’IA de transformation d’images qui améliore les images existantes à l’aide d’instructions textuelles.
Activez l'accélération GPU pour Docker Model Runner avec prise en charge NVIDIA CUDA
Docker Model Runner est l’outil officiel de Docker pour exécuter des modèles d’IA localement, mais l’activation de l’accélération GPU NVidia dans Docker Model Runner nécessite une configuration spécifique.
Réduisez les coûts LLM de 80 % grâce à une optimisation intelligente des tokens
L’optimisation des tokens est la compétence critique qui distingue les applications LLM rentables des expériences coûteuses.
Benchmarks GPT-OSS 120b sur trois plateformes d'IA
J’ai découvert des tests de performance intéressants sur l’exécution du modèle GPT-OSS 120b avec Ollama sur trois plateformes différentes : NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, et RTX 4080. Le modèle GPT-OSS 120b de la bibliothèque Ollama pèse 65 Go, ce qui signifie qu’il ne peut pas s’exécuter dans les 16 Go de VRAM d’un RTX 4080 (ou sur le plus récent RTX 5080).
Construisez des serveurs MCP pour des assistants IA avec des exemples en Python
Le protocole de contexte du modèle (MCP) révolutionne la manière dont les assistants IA interagissent avec des sources de données externes et des outils. Dans ce guide, nous explorerons comment construire des serveurs MCP en Python, avec des exemples axés sur les capacités de recherche web et de scraping.
Python pour convertir HTML en Markdown propre et prêt à l'usage avec un LLM
Conversion de HTML en Markdown est une tâche fondamentale dans les workflows de développement modernes, particulièrement lors de la préparation du contenu web pour les grands modèles de langage (LLM), les systèmes de documentation ou les générateurs de sites statiques comme Hugo. Ce guide fait partie de notre Outils de Documentation en 2026 : Markdown, LaTeX, PDF et workflows d’impression hub.
