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Attu est un outil puissant qui simplifie grandement le travail avec la base de données vectorielle Milvus. Au lieu d'écrire du code Python ou d'utiliser l'API, vous pouvez gérer des collections, rechercher des vecteurs et surveiller le système en utilisant une interface graphique intuitive. Grâce à Attu, travailler avec Milvus devient accessible non seulement aux développeurs expérimentés, mais aussi aux analystes de données et aux gestionnaires de projets d'IA.

Les intranets d'entreprise modernes stockent d'énormes quantités de documents, de procédures, d'instructions et de connaissances organisationnelles. La recherche traditionnelle basée sur des mots-clés échoue souvent lorsque les utilisateurs recherchent des informations en utilisant des termes autres que ceux trouvés dans les documents. Problème : un employé recherche "comment configurer l'accès au système de paiement", mais le document contient la phrase "configuration de l'intégration des paiements". Solution : RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec une base de données vectorielle permet une recherche sémantique.

Les bases de données vectorielles sont devenues un élément clé des applications modernes de l'IA dans Drupal. Grâce à l'intégration avec le module de recherche IA, elles permettent une recherche de contenu sémantique, une réduction des hallucinations dans les chatbots de l'IA, et la mise en œuvre des fonctions avancées de RAG (Retrieval Augmented Generation). Choisir le bon fournisseur de VDB peut avoir un impact significatif sur les performances, le coût et l'évolutivité de votre solution d'IA dans votre projet Drupal.

Votre chatbot IA fonctionne parfaitement - il récupère des documents pertinents, évalue leur qualité et génère des réponses précises. Cependant, votre facture mensuelle OpenAI affiche 3 000 $, et lorsque vous analysez les journaux, un schéma perturbant émerge : 30 % des requêtes sont de simples questions comme "Qu'est-ce que tu es ?" ou "Bonjour" qui déclenchent votre coûteuse pipeline RAG. Chaque "Salut" coûte 0,05 $ et prend 25 secondes pour effectuer une recherche vectorielle complète, évaluer le document et générer un LLM pour une salutation.

Votre équipe marketing vient de publier une mise à jour importante de la politique. Deux heures plus tard, un utilisateur interroge votre chatbot IA sur la nouvelle politique, et il explique avec assurance l'ancienne version, sans savoir qu'un changement a eu lieu. L'utilisateur, troublé par la divergence avec ce qu'il a lu sur le site, ouvre un ticket de support en demandant pourquoi le chatbot est "cassé". Votre équipe explique que le chatbot a besoin d'une réindexation manuelle, qui se produit quotidiennement. La confiance de l'utilisateur dans votre système IA chute de façon significative.

Vous commencez un nouveau projet RAG et faites face à une décision qui façonnera vos 6 à 12 prochains mois : utiliser un cadre comme LangChain, ou construire directement avec l'API OpenAI ? Internet offre des conseils contradictoires. Les discussions de X qualifient LangChain de "trop" et de "trop d'abstraction". Les articles de blog font l'éloge de ses modèles matures et de son écosystème. Votre équipe est divisée entre "avançons rapidement avec le cadre" et "nous devrions contrôler notre propre code".

Ça commence comme ça : un utilisateur tape "Comment puis-je réinitialiser mon mot de passe ?" et attend... 25 secondes... 30 secondes... avant d'abandonner et d'envoyer un email au support. En coulisse, votre chatbot d'IA a la bonne réponse - mais il est trop lent, trop coûteux, et les utilisateurs s'en vont. La dernière facture d'API ? 5 000 $, principalement pour répondre aux mêmes questions encore et encore.

Votre chatbot IA peut répondre rapidement, mais ses réponses sont-elles correctes? De nombreuses organisations qui mettent en œuvre des chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) découvrent une vérité frustrante: la similarité sémantique n'équivaut pas à la pertinence. Par exemple, un utilisateur peut poser des questions sur "la mise en œuvre de l'architecture de sécurité zero-trust dans des environnements cloud hybrides", et le système renvoie avec assurance des articles sur "la sécurité du cloud", mais ils discutent des règles de base du pare-feu au lieu des principes zero-trust.

L'intelligence artificielle révolutionne la façon dont nous gérons le contenu dans les systèmes CMS. Drupal ne reste pas en arrière et propose de plus en plus de modules IA pour automatiser les processus éditoriaux. Dans cet article, je présenterai quatre des dernières solutions alimentées par l'IA pour Drupal qui peuvent améliorer de manière significative le travail de contenu et la gestion de projet. Ce post est basé sur ma vidéo de la chaîne Modern Drupal.

L'intelligence artificielle dans les systèmes de gestion de contenu permet l'automatisation des processus de publication qui nécessitaient auparavant une vérification manuelle. En utilisant les modules appropriés dans Drupal, vous pouvez configurer un système qui approuve ou rejette automatiquement le contenu en fonction de critères prédéfinis par l'IA. Dans cet article, je présenterai un guide complet pour configurer un tel système, avec des exemples pratiques. N'hésitez pas à lire l'article ou à regarder un épisode de la série Modern Drupal.