Créer des applications d'IA générative avec RAG et les bases de données vectorielles

Les grands modèles de langage standard n'ont souvent pas accès à des données privées ou en temps réel, ce qui limite leur utilité pour des besoins commerciaux spécifiques. En combinant l'IA générative avec la Génération Augmentée par Récupération (RAG), vous pouvez ancrer les LLM dans vos propres données personnalisées pour fournir des réponses précises et conscientes du contexte. Ce cours vous guide à travers le processus de conception et de mise en œuvre d'architectures RAG à partir de zéro. Vous apprendrez à préparer vos données, à les stocker dans des bases de données vectorielles, à récupérer les informations pertinentes et à les transmettre aux modèles génératifs pour créer des applications plus intelligentes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA générative, des embeddings et de la génération augmentée par récupération. - Configurer et interroger des bases de données vectorielles pour stocker et récupérer efficacement des données de haute dimension. - Appliquer des techniques d'ingénierie de prompt pour optimiser l'utilisation du contexte récupéré par les modèles de langage. - Construire des pipelines RAG propres et modulaires en utilisant les conventions Python modernes et les modèles de framework. - Mettre en œuvre des techniques d'évaluation pour mesurer la précision et la pertinence des réponses de votre système. En commençant par la terminologie fondamentale et les concepts clés de l'IA, le cours passe à des guides écrits pratiques, étape par étape, et à des extraits de code. Vous explorerez l'ingestion de données, l'indexation vectorielle et l'orchestration de pipelines pour assembler un système RAG entièrement fonctionnel. Ce cours est conçu pour les développeurs d'IA en herbe, les ingénieurs logiciels et les passionnés de technologie qui souhaitent créer des applications d'IA personnalisées ; aucune expérience préalable avec l'IA générative ou les bases de données vectorielles n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour commencer à construire vos propres systèmes d'IA intelligents et axés sur les données.