Guides pratiques sur l’IA, Python, Git, SQL, le Web/API, SAP/ERP et les modèles mathématiques : explications, exemples de code, sources et limites.
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Un guide technique expliquant pourquoi un JSON syntaxiquement correct provenant des grands modèles de langage (LLM) est insuffisant pour les systèmes de production et comment le JSON Schema fournit les garanties structurelles et de type nécessaires.
Apprenez à analyser des données JSON en Python à partir de littéraux de chaînes et de fichiers, et à gérer efficacement les erreurs de décodage potentielles à l'aide du module json intégré.
Guide étape par étape pour créer un index, générer des embeddings et exécuter des requêtes hybrides qui combinent recherche textuelle et recherche vectorielle à l'aide d'Azure AI Search.
Explorez les principes de la recherche sémantique, sa dépendance aux plongements (embeddings) et les raisons pour lesquelles un texte qui semble similaire peut ne pas fournir la réponse souhaitée. Découvrez la recherche vectorielle, la recherche hybride et leurs applications dans la récupération d'informations.
Employer If-None-Match pour revalider le cache et If-Match pour éviter d'écraser une version plus récente.
Comprenez les différences entre la pagination basée sur l'offset et celle basée sur le curseur, et quand utiliser chacune, en particulier avec des ensembles de données fréquemment modifiés.
La résolution des chemins relatifs en Python dépend du répertoire de travail du processus, qui varie selon le lanceur. Ce guide explique comment inspecter le répertoire de travail, choisir et documenter une base de chemin explicite, et comprendre pourquoi __file__ ne peut pas toujours être fiable.
Distinguish response access from request sending, inspect an OPTIONS preflight and configure explicit origins for credentialed browser requests.