Dans cet article, nous allons passer de la théorie à la pratique concrète : créer un index sémantique complet dans Azure AI Search, y injecter des documents avec leurs embeddings, puis interroger cet index depuis une application C#. Le but est de maîtriser toutes les étapes pour exploiter la puissance des recherches vectorielles dans vos applications .NET. Plus...
Dans le monde des bases vectorielles (QDrant, Milvus, Weaviate), choisir la bonne méthode de comparaison entre vecteurs est essentiel. Cela influe directement sur la qualité des résultats, la pertinence sémantique et parfois même la performance.Plus...
Dans l’univers de l’intelligence artificielle, notamment dans les applications de recherche avancée et de traitement du langage naturel, la capacité à comprendre le sens (la sémantique) d’un document est cruciale. C’est ici que les embeddings et les bases vectorielles entrent en jeu.Plus...
En 2026, la productivité en C# ne dépend pas uniquement de l’intelligence artificielle. Bien sûr, les LLM et autres assistants peuvent nous aider, mais il existe aussi des bibliothèques maintenues et modernisées, pensées pour .NET 9 et C# 14, qui rendent le code plus clair, plus robuste et Plus...
Les types struct sont historiquement associés à la légèreté. Mais avec les mots-clés ref struct et readonly struct, C# permet d'aller encore plus loin dans l'optimisation de la mémoire et des performances. Plus...