Guide technique
Guide Technique IA 2026 : RAG, Agents et MCP pour développeurs
Architectures, frameworks et implémentation pour développeurs et DSI.
- RAG : architecture complète
- Agents IA : conception et exemples
- MCP : le protocole qui change tout
Pour qui ?
Développeurs
Qui veulent implémenter des solutions IA dans leurs projets
DSI / CTO
Qui évaluent les technologies IA pour leur entreprise
Tech leads
Qui architecturent des systèmes avec composants IA
Sommaire
Partie 1 : Fondamentaux IA
-
-LLM et modèles de langage -
-Tokens, embeddings, contexte -
-Modèles propriétaires vs open-source
Partie 2 : RAG (Retrieval Augmented Generation)
-
-Architecture et composants -
-Chunking et embeddings -
-Bases vectorielles (Qdrant, Pinecone) -
-Implémentation avec N8n
Partie 3 : Agents IA
-
-Concepts et architecture -
-Planning et exécution -
-Outils et intégrations -
-Exemples d'implémentation
Partie 4 : MCP (Model Context Protocol)
-
-Le protocole expliqué -
-Serveurs MCP disponibles -
-Intégration avec N8n et Claude -
-Cas d'usage entreprise
Partie 5 : Implementation
-
-Stack technique recommandée -
-Sécurité et conformité RGPD -
-Bonnes pratiques -
-Ressources et formation
Extrait : Architecture RAG
// Exemple simplifie d'un pipeline RAG avec N8n
// 1. Recuperation de la question utilisateur
const userQuestion = $input.first().json.question;
// 2. Generation de l'embedding de la question
const embedding = await $http.post({
url: 'https://api.mistral.ai/v1/embeddings',
headers: { 'Authorization': 'Bearer ' + $env.MISTRAL_API_KEY },
body: {
model: 'mistral-embed',
input: userQuestion
}
});
// 3. Recherche dans la base vectorielle
const relevantDocs = await qdrant.search({
collection: 'documents',
vector: embedding.data[0].embedding,
limit: 5
});
// 4. Construction du prompt augmente
const context = relevantDocs.map(d => d.payload.content).join('\n');
const augmentedPrompt = `
Contexte: ${context}
Question: ${userQuestion}
Reponds en te basant uniquement sur le contexte fourni.
`;
// 5. Generation de la reponse
const response = await mistral.chat({
model: 'mistral-large',
messages: [{ role: 'user', content: augmentedPrompt }]
});
return response.choices[0].message.content;Le guide complet contient des exemples détaillés pour chaque composant.
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