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Projet de détection de fake news utilisant une architecture Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Le système compare un article avec une base de données vectorielle d’articles de référence afin de prédire un verdict (TRUE / FAKE / UNCERTAIN) et générer une justification avec un LLM local.
Pipeline :
Prétraitement et découpage du texte Génération d’embeddings (Ollama) Stockage dans ChromaDB Recherche des passages similaires Vote majoritaire pour le verdict Génération d’explication avec un LLMTechnologies : Python, Ollama, ChromaDB, scikit-learn, pytest.
Projet réalisé dans le cadre de la formation Développeur en Intelligence Artificielle (Simplon).
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