Introduction aux bases de données vectorielles pour les applications RAG

Les applications d'IA modernes exigent plus qu'une simple correspondance de mots-clés ; elles nécessitent une compréhension approfondie du contexte des données. Ce cours offre une introduction complète aux bases de données vectorielles, le moteur des systèmes de Génération Augmentée par Récupération (RAG) et des systèmes de recommandation les plus avancés d'aujourd'hui. Vous passerez de la compréhension des structures de données de base à la mise en œuvre d'une logique de recherche sophistiquée qui alimente les grands modèles de langage. En apprenant à représenter l'information sous forme de vecteurs mathématiques, vous serez capable de récupérer des informations pertinentes avec une grande précision et rapidité. - Comprendre les différences fondamentales entre les bases de données relationnelles et les systèmes de stockage basés sur des vecteurs. - Apprendre comment les modèles d'embedding transforment le texte non structuré en vecteurs de haute dimension consultables. - Pratiquer les techniques de recherche de similarité en utilisant des métriques de distance comme la similarité cosinus et la distance euclidienne. - Configurer et naviguer dans Chroma DB pour stocker et gérer des collections de vecteurs. - Appliquer les modèles de Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour connecter des données externes aux modèles d'IA. - Explorer les stratégies d'indexation modernes et le filtrage des métadonnées pour des performances de requête optimisées. Le cours commence par la terminologie essentielle et les fondements mathématiques des vecteurs avant de passer aux opérations pratiques de base de données et à l'architecture RAG. Vous participerez à des explications écrites et à des exercices basés sur du code conçus pour consolider votre compréhension de la pile de données d'IA moderne. Ce cours est conçu pour les débutants et les développeurs d'IA aspirants qui souhaitent comprendre l'infrastructure de la recherche moderne ; aucune expérience préalable avec les bases de données vectorielles ou le machine learning n'est nécessaire. Commencez votre voyage dans le monde des données de haute dimension et de la récupération d'informations par IA.