La boîte à outils ultime de l'ingénieur IA pour 2026. Chaque outil dont vous avez besoin - organisé par ce qu'il fait réellement. Ajoutez ceci à vos favoris. Vous y reviendrez 🧵👇 𝜶. BASES DE DONNÉES VECTORIELLES le pilier de tout système RAG ou de recherche sémantique. Vous en avez besoin dès que vous commencez à travailler avec des embeddings. @pinecone - entièrement géré, prêt pour la production. le moins de configuration, le plus de fiabilité. @weaviate_io - open-source avec une interface GraphQL propre @qdrant_engine - construit en Rust. rapide, avec un support de filtrage puissant @trychroma - léger, idéal pour le développement local de LLM @milvusio - natif du cloud, conçu pour la recherche à grande échelle @activeloop - lac de données IA avec versioning et support multimodal @vectara - plateforme RAG gérée. récupération + génération au même endroit 𝜷. ORCHESTRATION & FLUX DE TRAVAIL connecter les LLM, les outils, la mémoire et les données dans des pipelines qui fonctionnent réellement. @LangChain - le cadre d'application LLM le plus utilisé @llama_index - conçu spécifiquement pour connecter les LLM à vos propres données @deepset_ai - cadre de pipeline NLP de qualité production @DSPyOSS - optimise vos prompts de manière programmatique. plus de devinettes @langflow_ai - constructeur visuel sans code pour les flux de travail LLM @FlowiseAI - constructeur de chaînes LLM par glisser-déposer 𝜸. EXTRACTION DE PDF & DOCUMENTS transformer des documents non structurés en données propres, prêtes pour les LLM. Docling - convertit PDF, DOCX, PPTX, HTML en Markdown/JSON structuré pdfplumber - analyse PDF au niveau des caractères et extraction de tableaux PyMuPDF - extraction de texte et d'images haute performance Unstructured - analyse des types de documents mixtes en JSON structuré Camelot - spécialisé dans l'extraction de tableaux à partir de PDF Llama Parse - analyse de documents optimisée spécifiquement pour l'ingestion LLM ExtractThinker - extraction de documents intelligents mappés par schéma 𝜹. CADRES RAG outils construits spécifiquement autour de la génération augmentée par récupération. RAGFlow - compréhension profonde des documents pour RAG open-source PrivateGPT - Q&R de documents entièrement local utilisant des LLM open-source AnythingLLM - application RAG tout-en-un qui fonctionne avec n'importe quel backend LLM Quivr - base de connaissances personnelle alimentée par l'IA générative txtai - base de données d'embeddings pour la recherche sémantique et les pipelines Llmware - cadre RAG léger conçu pour des cas d'utilisation en entreprise 𝛆. ÉVALUATION & TEST vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne mesurez pas. Ragas - évalue la qualité du pipeline RAG de bout en bout DeepEval - cadre de tests unitaires pour les sorties LLM Phoenix @arizeai - observabilité et traçage pour les applications LLM Opik - plateforme complète d'évaluation et de surveillance de style DevOps TruLens - suit et évalue les exécutions d'expériences LLM Giskard - tests pour biais, robustesse et sécurité dans ML/LLMs 𝛇. GESTION DE MODÈLES & MLOps suivre les expériences, versionner les modèles, gérer l'ensemble du cycle de vie ML. MLflow - norme de l'industrie pour le suivi des expériences ML Weights & Biases @weights_biases - tableaux de bord riches pour l'entraînement et le débogage des modèles DVC @dataversioncontrol - contrôle de version de style Git pour les données et les modèles ClearML @ClearML - MLOps de bout en bout avec support de pipeline LLM Hugging Face Hub @HuggingFace - dépôt central pour modèles, ensembles de données et démos 𝛈. CADRES D'AGENTS outils pour construire des agents qui planifient, utilisent des outils et gèrent des tâches en plusieurs étapes. Google ADK - cadre modulaire pour construire des agents IA CrewAI @crewAIInc - orchestre plusieurs agents IA jouant des rôles LangGraph @LangChainAI - construit des agents sous forme de graphes d'état contrôlables AutoGen @Microsoft - cadre de conversation multi-agent de Microsoft Pydantic AI - raisonnement d'agent structuré basé sur Pydantic Smolagents @huggingface - cadre d'agent léger de Hugging Face Letta (MemGPT) @letta_ai - donne à vos agents une mémoire à long terme persistante Agno - agents avec RAG intégré, flux de travail et mémoire 𝛉. AFFINAGE DE LLM adapter des modèles pré-entraînés à vos tâches et domaines spécifiques. Unsloth @unslothai - affinez les LLM plus rapidement en utilisant beaucoup moins de mémoire Axolotl - pipeline flexible de post-formation pour modèles ouverts LLaMA-Factory - affinage simplifié pour les modèles basés sur LLaMA PEFT @huggingface - affinage efficace en paramètres pour réduire les besoins en ressources TRL @huggingface - apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) Transformers @huggingface - bibliothèque principale de Hugging Face pour les modèles pré-entraînés DeepSpeed @Microsoft - aide à exécuter des travaux d'entraînement sur de nombreux GPU 𝛊. DÉVELOPPEMENT LOCAL & SERVE exécutez et servez des modèles localement ou auto-hébergez votre propre API. Ollama @ollama - exécutez des LLM open-source localement en une seule commande LM Studio - interface graphique de bureau pour exécuter et tester des modèles locaux llama.cpp - moteur d'inférence léger sur CPU et GPU LocalAI - serveur API auto-hébergé, compatible avec OpenAI @LiteLLM - passerelle unifiée pour 100+ fournisseurs de LLM vLLM - moteur d'inférence et de service rapide 𝛋. SÉCURITÉ & GARDE-FOU contrôlez, contraignez et testez vos applications LLM avant qu'elles ne soient mises en ligne. @guardrailsai - ajoute une validation de sortie structurée et des garde-fous de sécurité NeMo Guardrails @NVIDIA - boîte à outils de NVIDIA pour des contrôles de conversation LLM programmables Garak - scanner de vulnérabilités automatisé pour LLM DeepTeam - cadre de red teaming pour tester la pression des applications LLM c'est l'ensemble de la pile. sauvegardez ce fil, et partagez-le avec quelqu'un qui construit avec l'IA.

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