RAG

Dans un épisode précédent, j’ai fait pas mal de tests / d’expériences pour comprendre comment coder pour un MO5. J’avais demandé à l’IA de résumer ce que nous avions appris en fichiers markdown. L’idée sous-jacente était de pouvoir partager cette expérience avec mes nouveaux projets MO5 sans avoir à copier les fichiers .md dans chaque repo. Spoiler alert : vibe coder, ça coûte de l’argent 😢 L’idée du RAG server Une façon simple de partager de la connaissance et du contexte, c’est de le faire au travers d’un RAG server. ...

Dans les épisodes précédents, j’ai parlé de mon RAG server : pourquoi il existe et comment il m’aide à fournir du contexte aux IA. Mais au fur et à mesure des expérimentations, je me suis rendu compte d’un point important : un serveur RAG, aussi bien fait soit-il, n’est pas suffisant pour une intégration fluide et robuste avec des IA modernes. Il manque une brique pour connecter les coding agents à mon RAG server. ...

Dans la continuité de l’épisode précédent, je voulais aller un cran plus loin : déployer mon RAG server sur Internet. L’objectif était double : rendre le serveur accessible depuis l’extérieur permettre aux coding agents (Copilot, Augment, etc.) d’avoir un contexte précis pour aider au développement sur le MO5 (le projet est décrit ici : https://retrocomputing-ai.cloud/) Déployer un RAG, mais pas seulement une API Pour faire le lien entre les agents de code et mon RAG server, j’ai créé un serveur MCP. Il sert d’interface standardisée entre les outils d’IA (Copilot, Augment, etc.) et mon API RAG. ...