AnythingLLM : moteur d’embedding par défaut vs BGE-M3 via Ollama
Lorsqu’on commence à construire un système RAG local avec AnythingLLM, on se concentre souvent sur le modèle de langage utilisé pour répondre aux questions. Pourtant, dans la pratique, un autre composant joue un rôle absolument central dans la qualité des réponses : le moteur d’embedding. C’est lui qui transforme les documents en vecteurs mathématiques afin … Lire la suite