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Si vous utilisez des LLM dans vos projets, vous savez que le plus flippant c’est pas de les faire fonctionner (quoique..lol) mais c’est de vérifier qu’ils ne disent pas n’importe nawak ! Et pour cela, il y a
Promptfoo
, un outil CLI open source qui permet de tester vos prompts, comparer les modèles et scanner les vulnérabilités de vos apps IA, le tout avec un simple fichier YAML.
Ça s’installe en une commande (npx promptfoo@latest init) et vous voilà avec un fichier promptfooconfig.yaml où vous définissez vos prompts, les modèles à tester et les assertions à vérifier.
Google n’a jamais sorti d’API publique pour
NotebookLM
, son outil qui transforme vos documents en podcasts, quiz et autres résumés grâce à l’IA. Pas de SDK, pas de CLI, y’a rien du tout alors on est tous triiiiiste. A peine juste une interface web avec ses boutons moches et ses menus déroulants, mais impossible à scripter ou à intégrer dans le moindre pipeline bash.
Mais un dev bien inspiré a reverse-engineeré les endpoints REST internes et a pondu notebooklm-py, une lib Python de 168 Ko qui fait tout ce que le web UI refuse de faire. Franchement, c’était pas trop tôt ! Vous en avez rêvé, lui l’a fait !
Monter un pipeline RAG, c’est un peu le parcours du combattant… entre le choix de la base vectorielle, le modèle d’embedding, l’orchestrateur, le parser de documents, vous en avez pour des heures de config avant de pouvoir poser la moindre question à vos PDF.
Mais c’était sans compter sur
OpenRAG
qui emballe tout ça dans un seul paquet prêt à l’emploi !
En gros, c’est un package open source (Apache 2.0) qui vous colle un orchestrateur visuel, un moteur de recherche vectorielle et un parser de documents hyper costaud, le tout déjà branché ensemble. Bon, dit comme ça, on dirait juste un assemblage de trucs existants… sauf que l’architecture est propre (FastAPI derrière, Next.js devant) et que tout est câblé d’entrée.
Monter un pipeline RAG, c’est un peu le parcours du combattant… entre le choix de la base vectorielle, le modèle d’embedding, l’orchestrateur, le parser de documents, vous en avez pour des heures de config avant de pouvoir poser la moindre question à vos PDF.
Mais c’était sans compter sur
OpenRAG
qui emballe tout ça dans un seul paquet prêt à l’emploi !
En gros, c’est un package open source (Apache 2.0) qui vous colle un orchestrateur visuel, un moteur de recherche vectorielle et un parser de documents hyper costaud, le tout déjà branché ensemble. Bon, dit comme ça, on dirait juste un assemblage de trucs existants… sauf que l’architecture est propre (FastAPI derrière, Next.js devant) et que tout est câblé d’entrée.