Conception d'architectures d'IA génératives avec LLM et RAG

Apprenez à concevoir et à intégrer des modèles de langage intelligents, des pipelines prompts et des bases de données vectorielles dans des applications logicielles modernes.

4.5 (6,674) ⏱ 46 min 📚 12 leçons 🎧 Version audio

À propos de ce cours

Alors que les entreprises se précipitent pour adopter l'intelligence artificielle, la capacité à concevoir des architectures d'IA générative robustes et évolutives devient une compétence essentielle pour les développeurs et les architectes systèmes modernes.Comprendre comment connecter des modèles de langage en toute sécurité avec les données d'entreprise est la clé pour créer des applications véritablement intelligentes. Vous passerez de la compréhension de la façon dont les modèles de langage à grande échelle (LLM) traitent le texte à la conception d'architectures complètes et prêtes à la production qui tirent parti des systèmes de récupération, de la recherche sémantique et des sorties structurées. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les mécanismes fondamentaux des modèles de langage large et petit (LLM / SLM) et la façon dont ils traitent l'information. - Concevoir des pipelines d'ingénierie rapides efficaces en utilisant des techniques avancées telles que la chaîne de pensée et l'invite basée sur les rôles. - Configurer les architectures de génération augmentée de récupération (RAG) pour connecter les LLM à des sources de données d'entreprise externes. - Appliquer des bases de données vectorielles et des stratégies de recherche sémantique pour stocker, indexer et récupérer efficacement des données à haute dimension. - Évaluer le moment d'utiliser l'invite, le RAG ou le réglage fin pour résoudre des problèmes techniques et commerciaux spécifiques. - Explorez les modèles d'applications d'IA modernes, y compris les flux de travail agentiques et la mise en cache sémantique pour des performances rentables. Vous commencerez par explorer la terminologie de base et la mécanique des modèles de langage avant de passer étape par étape à travers la conception rapide, l'intégration de bases de données vectorielles et l'implémentation de modèles RAG. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les architectes de systèmes et les professionnels de la technologie qui souhaitent apprendre la conception de systèmes d'IA à partir de zéro, sans expérience préalable en intelligence artificielle ou en apprentissage automatique. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les modèles architecturaux qui façonnent l'avenir du développement logiciel.

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    Sans poser de questions
  • Court et ciblé
    46 min de contenu pratique

Avis (7)

Bracha Shimon IL
★ 4 · 2026-04-25T22:04:52+00:00

Ressource fantastique. J'ai appris tellement de choses, et les exemples utilisés étaient très utiles pour comprendre les concepts.

لطيفة القطان KW Apprenant vérifié
★ 4 · 2025-12-16T09:49:52+00:00

J'ai apprécié les étapes claires, bien que certains des derniers modules auraient pu utiliser plus d'exemples.

Phan Thị Hồng VN
★ 4 · 2025-11-03T15:42:52+00:00

Conception de cours brillante. La façon dont les concepts se construisent les uns sur les autres est transparente.

Emma Cruz PH
★ 4 · 2025-07-05T12:34:52+00:00

J'ai beaucoup apprécié ce cours. La façon dont les informations ont été présentées était excellente et les applications pratiques ont été mises en évidence de manière efficace.

Miguel Aguilar CR Apprenant vérifié
★ 5 · 2025-06-01T15:10:52+00:00

Je n'aurais pas pu demander une meilleure expérience d'apprentissage. La structure s'est parfaitement déroulée et les exemples étaient incroyablement pertinents.

نورة بن حميدة TN Apprenant vérifié
★ 3 · 2025-02-21T04:47:52+00:00

Bonne introduction au sujet.La structure était logique et la plupart des exemples étaient pertinents, bien que je souhaite plus de profondeur dans certains domaines.

Khanya Sithole ZA Apprenant vérifié
★ 4 · 2025-02-01T22:26:52+00:00

J'ai beaucoup appris ici. La structure était logique et le présentateur était engageant.J'aurais pu utiliser des exemples légèrement plus variés.

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Questions fréquentes

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