RAG et IA Agentic avec LangChain, LangGraph et LangSmith

Alors que les applications d'IA passent de simples interfaces de discussion à des outils d'entreprise sophistiqués, la capacité de connecter de grands modèles linguistiques à des données externes est cruciale.Ce cours basé sur du texte vous guide à travers le processus de conception et de création de systèmes robustes de génération augmentée de récupération (RAG) qui fournissent des réponses précises et contextuelles. Vous commencerez par les concepts de base de l'ingestion de données, des intégrations et des bases de données vectorielles avant de passer aux stratégies de récupération avancées.En explorant les outils d'orchestration modernes, vous passerez de simples pipelines de requêtes-réponses à des architectures multi-agents complexes et autonomes qui peuvent planifier, refléter et corriger leurs propres erreurs. Ce que vous apprendrez: - Comprendre l'architecture fondamentale de RAG, y compris le segmentage de documents, la génération d'intégration et le stockage de bases de données vectorielles. - Mettre en œuvre des techniques de récupération avancées telles que la recherche hybride, le reclassement et le RAG multimodal pour améliorer la précision des réponses. - Créez des flux de travail IA multi-agents à l'aide de LangGraph pour permettre une prise de décision et une planification autonomes. - Configurez les pipelines d'évaluation, de débogage et de suivi des performances avec LangSmith pour surveiller votre système en production. - Appliquez des modèles d'auto-correction et de routage adaptatif afin que vos agents IA puissent valider leurs propres sources et raisonnements. Le cours commence par la terminologie essentielle et les bases de la recherche sémantique, en progressant systématiquement à travers des exemples de code pratiques jusqu'aux flux de travail agentiques avancés.Vous lirez des explications claires, analyserez des extraits de code prêts à la production et effectuerez des exercices écrits pour consolider votre compréhension. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les praticiens de données et les amateurs d'IA qui souhaitent créer des applications d'IA de qualité de production.Une connaissance de base de Python est utile, mais aucune expérience préalable avec LangChain, LangGraph ou RAG n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser la prochaine génération de systèmes d'IA contextuelle.