Choisissez la bonne technologie pour vos projets : graphes de connaissances, IA, bases de données et Web sémantique
Base relationnelle ou graphe de connaissances ? RAG ou fine-tuning ? SPARQL ou SQL ? Découvrez les forces et faiblesses de chaque technologie.
Quand utiliser un graphe RDF plutôt qu'une base SQL classique ? Comparaison des modèles, performances et cas d'usage.
Quelle base pour le RAG et l'IA ? Comparaison des approches symboliques et vectorielles pour la recherche d'information.
Comparaison des deux langages d'interrogation. Syntaxe, modèles de données et cas d'usage privilégiés.
Quand utiliser le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ? Quand fine-tuner son LLM ? Guide de décision.
RAG ou graphe ? Les deux se complètent. Découvrez comment les combiner pour une IA augmentée.
Comparaison entre la représentation vectorielle (embeddings) et la représentation symbolique (ontologies) de la connaissance.
| Cas d'usage | Solution recommandée | Pourquoi ? |
|---|---|---|
| Données fortement connectées (réseaux sociaux) | Graphe de connaissances | Relations explicites, requêtes de chemin |
| Données tabulaires, reporting | Base relationnelle (SQL) | Agrégations, transactions ACID |
| Recherche sémantique / RAG | Vector Database + LLM | Similarité vectorielle, contexte large |
| RAG avec contraintes métier | Graphe + RAG | Précision, traçabilité, règles |
| Domaine complexe à modéliser | Ontologies (OWL) | Raisonnement, logique, héritage |
| LLM spécifique à un domaine | Fine-Tuning | Adopter le style, la terminologie |