Fondamentaux et Applications Pratiques de la Génération Augmentée par Récupération (RAG)

Les grands modèles de langage manquent souvent de connaissances spécifiques, opportunes ou propriétaires. Ce cours vous enseigne comment combler cette lacune en utilisant des techniques de Génération Augmentée par Récupération (RAG). À la fin de ce cours, vous comprendrez l'architecture des systèmes RAG modernes et posséderez les compétences pratiques pour construire, tester et déployer vos propres applications d'IA axées sur les données en utilisant des outils standard de l'industrie tels que LangChain et Streamlit. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les composants clés du RAG, y compris l'indexation, la récupération de documents et la génération de réponses. * Pratiquer des stratégies efficaces de découpage de données et des techniques d'intégration pour des bases de connaissances spécialisées. * Implémenter des flux de travail RAG en utilisant le framework d'orchestration LangChain pour connecter les composants de manière transparente. * Configurer des modèles d'invite pour assurer la pertinence du contexte et le respect des instructions pour des sorties précises. * Construire des interfaces utilisateur pour vos applications RAG en utilisant le framework Streamlit. * Appliquer des méthodes d'évaluation de base pour évaluer la pertinence et la fidélité des réponses générées. Le matériel commence par définir la terminologie RAG et les concepts fondamentaux, puis passe à des exercices pratiques axés sur la mise en place de pipelines de données, l'intégration de grands modèles de langage et le développement d'interfaces interactives. Ce cours est conçu pour les débutants ayant des connaissances de base en Python et souhaitant entrer dans le domaine de l'IA appliquée. Aucune expérience préalable avec LangChain, Streamlit ou le déploiement de LLM n'est requise. Commencez à maîtriser les compétences pratiques nécessaires pour construire la prochaine génération d'outils d'IA conscients des connaissances.