Fondamentaux des pipelines RAG et du LLMOps

À mesure que les applications d'IA évoluent, le simple fait de prompter un modèle de langage ne suffit plus. Pour créer des outils d'IA fiables et conscients du contexte, vous avez besoin de la Retrieval-Augmented Generation (RAG) et de pratiques opérationnelles robustes (LLMOps). Ce cours décompose le monde complexe de l'ingénierie de l'IA moderne en leçons textuelles gérables. Vous commencerez par la terminologie fondamentale et progresserez vers la compréhension de la conception, du déploiement et de la surveillance d'un système RAG de bout en bout en utilisant les standards actuels de l'industrie. Ce que vous apprendrez : • Comprendre l'architecture fondamentale de la Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Explorer les bases de données vectorielles modernes et la manière dont elles stockent et récupèrent les données sémantiques. • Appliquer des techniques de base de prompt engineering pour améliorer la précision du modèle et réduire les hallucinations. • Concevoir un pipeline de texte de base pour l'ingestion, le chunking et le traitement des documents. • Apprendre les concepts essentiels du LLMOps, y compris les stratégies de déploiement et la surveillance des performances. Le cours commence par des définitions de base et des concepts d'IA fondamentaux avant de passer à la conception d'architecture pratique et aux stratégies de déploiement. Vous lirez des explications claires et analyserez des extraits de code écrits qui démontrent comment ces systèmes sont construits dans le monde réel. Ce cours fondamental est entièrement conçu pour les débutants — aucune expérience préalable en machine learning n'est requise, juste une compréhension de base des concepts logiciels. Commencez à lire dès aujourd'hui et faites votre premier pas dans le monde de l'ingénierie de l'IA en production.