Arrêtez d'utiliser RAG pour les petits ensembles de documents ! Créer un serveur de ressources MCP avec Spring AI

J'ai récemment construit un serveur de documents en temps réel à l'aide de Spring AI et du Model Context Protocol, et cela a complètement changé ma façon de concevoir l'accès de l'IA aux documents.

TL;DR : Si vous avez moins de 100 documents qui changent fréquemment, évitez la complexité de RAG et utilisez plutôt les ressources MCP. Je vais vous montrer exactement comment.

🎬 Regardez le didacticiel vidéo complet

Vous préférez lire ? Continuez à faire défiler ! Mais la vidéo comprend des démos en direct et des conseils de dépannage.

Pourquoi j'ai arrêté de passer par défaut à RAG

Comme beaucoup de développeurs, j'avais l'habitude de recourir à RAG (Retrieval Augmented Generation) pour chaque projet d'IA basé sur des documents :

• Base de données vectorielles ? ✅ Vérifiez
• Modèle d'intégration ? ✅ Vérifiez
• Stratégie de fragmentation ? ✅ Vérifiez
• Des heures de montage ? ✅ Pouah...

Mais ensuite je me suis heur...
[Courte citation de 8% de l'article original]