Retrieval Augmented Generation (RAG) & projet Colette

🚀 Retrieval Augmented Generation (RAG) & projet Colette

Rejoignez-nous pour une soirée dédiée aux architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) et aux nouvelles approches permettant de connecter les modèles de langage aux données réelles.

Les systèmes basés sur les LLMs sont de plus en plus utilisés pour interagir avec des bases de connaissances, des documents ou des données métier.
Cependant, pour obtenir des réponses fiables et contextualisées, il est souvent nécessaire d’aller au-delà du simple prompting.
C’est là qu’intervient le RAG (Retrieval Augmented Generation) : une approche qui combine recherche d’information et génération par modèles de langage afin d’améliorer la pertinence, la traçabilité et la mise à jour des réponses.
Pour ce meetup, nous aurons le plaisir d’accueillir Luiz de Jesus, qui viendra nous présenter Colette, un projet open-source développé par Jolibrain permettant de construire facilement des pipelines RAG performants.

🎤 Au programme de la session :
• Introduction aux architectures RAG et à leurs cas d’usage
• Présentation du projet Colette et de sa philosophie open-source
• Comment construire un système de question-réponse connecté à des documents
• Démonstration pratique et discussion autour des bonnes pratiques pour les applications LLM

👨‍💻 Speaker
Luiz de Jesus – AI Engineer
Contributeur au projet Colette, il travaille sur les architectures permettant de connecter les LLMs aux données réelles et aux bases documentaires.

💡 Ce meetup sera l’occasion de découvrir comment construire des assistants IA fiables connectés à vos données et d’échanger avec la communauté autour des architectures RAG.