Ton LLM hallucine sur tes données ? Implémente le RAG en Java (LangChain4j)

ChatGPT ne connaît pas ta documentation interne, ni tes données métier. Résultat : il hallucine. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) règle ce problème. Dans cet épisode, je t'explique ce qu'est le RAG, comment il fonctionne, puis on l'implémente ensemble en Java avec Spring Boot et LangChain4j, jusqu'à une démo en live. 📌 Dans cette vidéo : • Pourquoi un LLM hallucine sur tes données • L'analogie de l'expert consultant avec une bibliothèque interne • Le pipeline Retrieve → Augment → Generate • Ingestion : chunks, embeddings, base vectorielle (pgvector) • RagService et RagController avec LangChain4j • Démo en live 🔗 Le code source est dans le commentaire épinglé : https://github.com/Deval123/rag-demo ⏱️ Chapitres 00:00 Introduction 00:37 Le problème 01:29 L'analogie 02:25 Comment ça marche 04:35 Dépendances et config 07:32 Ingestion 10:59 RagService 14:13 RagController 15:19 Démo en live 20:02 Récap 🔔 Abonne-toi pour ne pas rater la suite sur pgvector. Java Augmenté : une série pour apprendre à intégrer l'IA dans tes applications Java. #Java #SpringBoot #LangChain4j #RAG #ia