Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- informatique:ai_lm:ai_nlp [13/01/2026 15:34] – cyrille
+++ informatique:ai_lm:ai_nlp [18/01/2026 10:16] (Version actuelle) – [Wikidata] cyrille
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   * Cross Encoder (a.k.a reranker): Calculates a similarity score given pairs of texts. Generally provides superior performance compared to a Sentence Transformer (a.k.a. bi-encoder) model.
   * Sparse Encoder : sparse vector representations is a list of ''token: weight'' key-value pairs representing an entry and its weight.
+  * RAG (Retrieval-Augmented Generation): combine deux capacités de l’IA → la récupération d’informations et la génération de texte
 ===== Models embedding =====
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 {{ :informatique:ai_lm:vectors-database.png?300|https://docs.trychroma.com/docs/overview/introduction}}
-  * [[https://github.com/chroma-core/chroma|ChromaDB]] léger, en mémoire ou sur disque
-    * [[https://docs.trychroma.com/docs/run-chroma/client-server|Running Chroma in Client-Server Mode]]
-    * [[https://blog.stephane-robert.info/docs/developper/programmation/python/chroma/#exemple-complet--recherche-de-documents-internes|Chroma : Guide complet base données vectorielle]] par Stéphane Robert 2025
   * FAISS Facebook AI Similarity Search, optimisé pour la recherche de similarité
   * [[https://qdrant.tech/|Qdrant]], open source, scalable
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     * https://weaviate.io/pricing
+==== ChromaDB ====
+  * [[https://github.com/chroma-core/chroma|ChromaDB]] léger, en mémoire ou sur disque
+    * [[https://docs.trychroma.com/docs/run-chroma/client-server|Running Chroma in Client-Server Mode]]
+    * [[https://cookbook.chromadb.dev|Chroma Cookbook]]
+    * [[https://blog.stephane-robert.info/docs/developper/programmation/python/chroma/#exemple-complet--recherche-de-documents-internes|Chroma : Guide complet base données vectorielle]] par Stéphane Robert 2025
+Client Api
+  * Php https://github.com/CodeWithKyrian/chromadb-php
+==== Wikidata ====
+Utiliser 2 méthodes différentes pour
+  * Pour extraire les labels, aliases et déclarations (claims)
+  * Pour extraire le graph des P31/P279
+permet d'optimiser les traitements
+=== Wikidata Dumps ===
+Il y a des dumps Wikidata (préférer un mirroir pour être sympa).
+Dump Json, streamable (GZ) :
+  * https://files.scatter.red/wikimedia/other/wikibase/wikidatawiki/20260105/wikidata-20260105-all.json.gz
+  * 151 Go, plus de ''118 654 999'' lignes
+Dump RDF N-Triples (brut), streamable (GZ) :
+  * https://files.scatter.red/wikimedia/other/wikibase/wikidatawiki/latest-all.nt.gz
+  * 246 Go
+Dump RDF N-Triples (brut), streamable (GZ) ET nettoyé des ''statements deprecated'', ''doublons inutiles'' et ''certaines redondances'', ne garde que les “direct claims fiables”
+  * https://files.scatter.red/wikimedia/other/wikibase/wikidatawiki/latest-truthy.nt.gz
+  * 69.6 Go 👌 pour ''8 128 295 676'' lignes !
+Lectures:
+  * PDF [[https://wikidataworkshop.github.io/2022/papers/Wikidata_Workshop_2022_paper_4558.pdf|Getting and hosting your own copy of Wikidata]] from Wikidata’22: Wikidata workshop at ISWC 2022
+Query services:
+  * Original https://query.wikidata.org
+  * The graph was split in two some time ago. The scholarly articles must be queried on https://query-scholarly.wikidata.org/
+  * QLever démo https://qlever.dev/wikidata/ (//données à jour le 2026-01-16, [[https://qlever.dev/wikidata/OoKng8|pour vérifier]]//)