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Synthèse des meilleures pratiques éprouvées pour coder proprement, architecturer efficacement et livrer de la qualité en production.
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RAG en production : retour d'expérience sur les pièges à éviter
Mettre un système RAG en production, c'est facile. Le garder stable, performant et fiable pendant 6 mois ? C'est une toute autre histoire. Après avoir déployé 8 systèmes RAG en production (support client, assistants de code, analyse documentaire), je peux vous dire une chose : la démo fonctionne toujours. La prod crashe dans 73% des cas dans les 30 premiers jours. Les chiffres parlent d'eux-mêmes : * 🔥 67% des projets RAG échouent avant la production (Gartner, 2025) * 💸 $340K de surcoûts
DuckDB : le nouveau couteau suisse de l'analyse de données
Si vous faites de l'analyse de données, vous avez probablement ce workflow : 1. Extraire les données (CSV, Parquet, base SQL...) 2. Charger en Pandas 3. RAM qui explose 4. Attendre 10 minutes qu'un groupby se termine 5. Crash. Recommencer sur une machine plus grosse. Et si je vous disais qu'il existe une solution qui : * ⚡ Requête 100× plus rapide que Pandas * 💾 Analyse 100 Go sur un laptop 16 Go de RAM * 📁 Lit directement CSV/Parquet/JSON sans import * 🔧 Zero configuration, zero serveu