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GPT-4o, Claude 4, Gemini 2.0 face à Llama 3, Mistral, Qwen 2.5 et DeepSeek. Tableau comparatif, critères de choix, licences et arbre de décision pour votre projet.
Découvrez MCP (Model Context Protocol) créé par Anthropic : architecture client-serveur, transports stdio et HTTP, utilisation avec Agno, et création de votre propre serveur MCP.
Le RAG vectoriel pur a ses limites. Hybrid search (BM25 + embedding) et GraphRAG résolvent les cas complexes — apprenez à les implémenter avec Agno et LanceDB.
pgvector, Pinecone, Weaviate, LanceDB, Qdrant… comment choisir sa vector database ? Comparatif complet avec intégration Agno et cas pratique Supabase.
Maîtrisez le reinforcement learning : paradigme Agent/Environment, Q-Learning, DQN sur CartPole, PPO et le lien avec RLHF pour l'alignement des LLMs.
La qualité d'un RAG repose à 80% sur le chunking. Découvrez comment découper vos documents pour maximiser la pertinence des réponses de votre agent IA.
Comparez les 3 grandes plateformes cloud IA : modèles disponibles, conformité RGPD, prix, TCO et comment garder votre code portable avec Agno.
Découvrez comment les LLMs décomposent le texte en tokens, pourquoi le français coûte plus cher que l'anglais, et comment maîtriser vos coûts d'API avec tiktoken.
Apprenez à modéliser et prévoir des séries temporelles avec ARIMA, Prophet et XGBoost. Maîtrisez la validation temporelle correcte et les métriques adaptées.
Comprenez les limites de mémoire des LLMs, le phénomène lost-in-the-middle, et maîtrisez les stratégies pour gérer efficacement de longs contextes en production.
Installez et utilisez des LLMs directement sur votre machine avec Ollama : confidentialité totale, coût zéro, et intégration Python en quelques lignes.
Apprenez à donner une mémoire persistante à vos agents Agno : short-term dans le contexte, long-term avec SQLite et PostgreSQL, et partage de mémoire entre plusieurs agents.