Systèmes RAG et Fondamentaux des Bases de Données Vectorielles

Alors que les applications d'IA vont au-delà des simples interfaces de chat, la capacité à ancrer les modèles dans des données spécifiques et privées devient une compétence essentielle. La Génération Augmentée par Récupération (RAG) vous permet de combler le fossé entre les modèles statiques et les informations dynamiques. Ce cours textuel offre un parcours structuré pour comprendre le fonctionnement des systèmes RAG et leur mise en œuvre. Vous apprendrez les mécanismes de transformation du texte en vecteurs mathématiques, leur stockage dans des bases de données spécialisées et la récupération des informations les plus pertinentes pour générer des réponses d'IA précises. Grâce à des explications écrites détaillées et des exemples de code, vous acquerrez les connaissances nécessaires pour construire des outils de recherche et de résumé fiables. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des embeddings vectoriels et de la recherche sémantique - Configurer et utiliser des bases de données vectorielles telles que FAISS et Chroma DB pour la gestion des données - Implémenter des modèles de récupération pour trouver le contexte le plus pertinent pour toute requête - Pratiquer des stratégies de découpage (chunking) pour préparer de grands ensembles de données à un indexation efficace - Appliquer les bases de l'ingénierie des prompts pour ancrer les sorties de l'IA dans les données récupérées - Explorer les modèles RAG modernes, y compris le re-classement et la recherche hybride Le programme commence par la terminologie essentielle et la théorie de l'espace vectoriel avant de progresser vers la logique de construction et d'optimisation des pipelines de récupération. Ce cours est conçu pour les débutants souhaitant entrer dans le domaine de l'ingénierie de l'IA, sans expérience préalable de la recherche vectorielle requise. Commencez votre voyage dans la construction de systèmes d'IA intelligents et pilotés par les données.