Research blog
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Ingestion de données non-structurées : comment créer un graphe automatiquement à partir de texte ?
Cet article s’intéresse aux façons dont une représentation graphe peut être obtenue à partir de données textuelles, les différents types de graphe qui peuvent être extraits, et les outils fréquemment utilisés.
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AI Sheets – Analyse and enrich data
FR AI Sheets est un outil no-code développé par Hugging Face pour l’enrichissement et la transformation de données avec l’IA. Grace à des prompts et à une interface intuitive, il permet d’évaluer et d’affiner les sets de données, en s’intégrant à l’écosystème open-source. NL AI Sheets is een no-code tool ontwikkeld door Hugging Face voor
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AI om de veiligheid van code te verbeteren? (Deel 2: opsporing van kwetsbaarheden)
Kan GenAI helpen bij het opsporen van kwetsbaarheden in bestaande code?
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L’IA pour améliorer la sécurité du code ? (Partie 2 : détection de vulnérabilités)
L’IAGén peut-elle aider à détecter des vulnérabilités dans du code existant ?
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AI om de veiligheid van de code te verbeteren? (Deel 1: veiligheid van de gegenereerde code)
Kan GenAI worden gebruikt om veiligere computercode te schrijven?
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L’IA pour améliorer la sécurité du code ? (Partie 1 : sécurité du code généré)
L’IAGén permet-elle d’écrire du code informatique plus sécurisé ?
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GraphRAG – Naar een verbeterde retrieval dankzij knowledge graphs
RAG-systemen (Retrieval-Augmented Generation) hebben het mogelijk gemaakt voor grote taalmodellen (LLM’s) om te steunen op betrouwbare gegevens. Maar ze blijven onder andere beperkt in hun vermogen om hallucinaties te beheersen. Daar komt GraphRAG in beeld: door LLM’s te combineren met knowledge graph verbetert het de nauwkeurigheid, transparantie en redeneercapaciteit van de modellen.
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Expériences pratiques avec l’évaluation automatique de la RAG
La qualité est le principal obstacle à la mise en production d’applications LLM. Dans cet article de blog, nous examinerons dans quelle mesure la qualité des applications RAG peut être mesurée automatiquement.
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