Embeddings
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Embeddings de code : la recherche semantique qui change tout
Pendant trente ans, chercher du code a signifie une chose : grep, ou ses variantes. Tapez les bons mots-cles, vous trouvez. Ratez le bon nom de fonction, vous ne trouvez pas. Ce paradigme a survecu a tous les changements de langages, d'IDE et de paradigmes. Il commence a etre serieusement bouscule en 2026 par les embeddings de code, qui permettent de chercher par sens et non plus par texte. Demander "ou est gere le calcul de remboursement de TVA ?" sur un projet correctement indexe retrouve la f
RAG pour developpeurs : enrichir Cursor et Claude Code
Demandez a Cursor ou Claude Code de modifier une fonction dans un projet de 50 fichiers, vous obtiendrez generalement un resultat correct. Demandez la meme chose dans un monorepo de 5000 fichiers avec dix services, trois langages et quinze ans d'historique, et la qualite chute brutalement. L'agent ne voit qu'une fraction du contexte. Il invente des imports, propose des conventions etrangeres au projet, ignore des helpers existants et duplique du code deja ecrit ailleurs. Le probleme n'est pas la
Vector databases comparatif : Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Milvus
Comparatif détaillé des bases vectorielles : Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus. Performance, coûts, facilité d'intégration pour vos projets RAG.
Vector databases comparatif : Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Milvus
Les bases de données vectorielles sont devenues essentielles pour les applications RAG, la recherche sémantique et les systèmes de recommandation. Mais laquelle choisir ? Ce comparatif analyse les quatre leaders du marché selon des critères concrets. Pourquoi une base vectorielle ? Les bases de données traditionnelles (PostgreSQL, MongoDB) stockent des données structurées et cherchent par correspondance exacte. Les bases vectorielles stockent des embeddings (représentations numériques) et che