Świetne wyjaśnienie reranking i ewaluacji.
Construire des systèmes RAG : Recherche, Reranking et Évaluation
Comprenez les fondements de la Retrieval-Augmented Generation et apprenez à implémenter la recherche hybride et à évaluer les réponses des LLM à travers des exercices textuels pratiques.
-
💬
Instructeur IA
Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment. -
🕐
Commencez quand vous voulez
Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez. -
🌐
En français
Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.
À propos de ce cours
Alors que les Large Language Models (LLM) transforment le développement logiciel, la capacité à les connecter à des données personnalisées devient une compétence critique. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) est la norme de l'industrie pour rendre les réponses de l'IA précises et sensibles au contexte. Ce cours textuel vous guide dans la construction d'un système RAG à partir de zéro. Vous commencerez par la terminologie de base de l'IA et de la recherche vectorielle, puis vous progresserez vers l'implémentation de la recherche hybride, l'application de techniques de reranking et l'évaluation de la qualité des réponses de votre système en utilisant des modèles Python modernes.
Ce que vous apprendrez :
- Comprendre les concepts fondamentaux de la Retrieval-Augmented Generation et des modèles d'embedding.
- Construire des pipelines de données personnalisés pour préparer et ingérer du texte dans des bases de données vectorielles modernes.
- Implémenter des stratégies de recherche hybride combinant la recherche par mots-clés et la recherche sémantique.
- Appliquer des algorithmes de reranking pour améliorer la pertinence du contexte récupéré.
- Évaluer la précision et la qualité des réponses générées par les LLM en utilisant les métriques actuelles de l'industrie.
- S'entraîner à intégrer les bases du prompt engineering pour optimiser les sorties de l'IA.
Le programme suit une progression logique, des définitions de base et des concepts fondamentaux de l'IA aux étapes de mise en œuvre pratique. Vous lirez des explications claires et étudierez des extraits de code bien structurés pour développer votre compréhension de l'intégration backend de l'IA moderne. Conçu pour les débutants et les développeurs ayant des connaissances de base en programmation, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en machine learning. Commencez à lire dès aujourd'hui pour acquérir vos compétences fondamentales en Retrieval-Augmented Generation.
Ce que vous recevez
-
📜
Certificat de fin
Ajoutez-le à votre profil LinkedIn -
💬
Tuteur AI personnel
Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment. -
♾️
Accès à vie
Revenez quand vous voulez, sans expiration -
📱
Téléphone ou ordinateur
Fonctionne partout, sur tout appareil -
💸
Remboursement 14 jours
Sans poser de questions -
⚡
Court et ciblé
2 h 30 min de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Construire des systèmes RAG : Recherche, Reranking et Évaluation
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Construire des systèmes RAG : Recherche, Reranking et Évaluation
Page 2 sur 2
Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées
14 / 14
Questions d'entraînement
26 / 28
Devoirs rendus
4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de fin
Évalué — 4,6 / 5
Pratique totale
6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorte
Top 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement
11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise
91 / 100
Score aux questions d'entraînement
94%
Vérification de compétence
Parcours de compétence vérifié
Avis (20)
Bon cours, un peu dense par moments.
O curso explica muito bem a diferença entre busca simples e reranking, algo que eu nunca tinha entendido direito antes. A parte de avaliação com métricas reais ajudou muito a validar se as mudanças no meu sistema realmente melhoraram os resultados. Os exemplos práticos são fáceis de acompanhar mesmo sem muita experiência prévia com RAG.
Phần đánh giá RAG rất hữu ích.
Reranking অংশটা অসাধারণভাবে বোঝানো হয়েছে।
Il corso copre in modo molto ordinato tutto il percorso di un sistema RAG, dalla ricerca iniziale fino al reranking dei risultati. La parte sulla valutazione mi è piaciuta particolarmente perché finalmente ho capito come misurare se le modifiche fatte al sistema portano davvero un miglioramento. Gli esempi pratici sono ben spiegati e si possono riprodurre facilmente con i propri dati. L'unico neo è che alcune sezioni teoriche sul reranking sono un po' dense rispetto agli esercizi collegati. Nel complesso resta un corso solido per chi vuole andare oltre il semplice retrieval vettoriale.
Reranking explicado de forma clara e direta.
The section on evaluation metrics for RAG pipelines finally made sense of something I'd been guessing at for months.
Good breakdown of how reranking actually improves retrieval quality over plain vector search. The evaluation frameworks covered near the end gave me a real way to benchmark my own pipeline instead of just eyeballing results. Wish there was a bit more depth on hybrid search though.
Le module sur le reranking m'a vraiment ouvert les yeux, je ne comprenais pas bien pourquoi mes résultats de recherche étaient si moyens avant ça. Les exercices sur l'évaluation avec des métriques concrètes sont hyper utiles pour juger si un système RAG marche vraiment. Rythme parfait, ni trop lent ni trop dense.
RAG 시스템을 처음부터 끝까지 다루는 구성이 정말 알찼습니다. 검색 단계에서 어떤 방식으로 문서를 가져오는지, 그리고 왜 reranking이 필요한지 순서대로 설명해줘서 흐름이 자연스러웠어요. 특히 평가 지표 부분에서 실제로 결과를 어떻게 측정하는지 실습으로 보여줘서 바로 제 프로젝트에 적용할 수 있었습니다. 설명 속도도 적당하고 예제 코드도 군더더기 없이 깔끔했습니다. RAG를 실무에 도입하려는 사람에게 정말 도움이 될 강의라고 생각합니다.
คอร์สนี้อธิบายเรื่อง RAG ได้ค่อนข้างละเอียด ตั้งแต่การค้นหาข้อมูลพื้นฐานไปจนถึง reranking ซึ่งเป็นส่วนที่ผมไม่เคยเข้าใจมาก่อนว่าทำไมต้องมี ส่วนของการประเมินผลด้วย metric ต่าง ๆ ก็ช่วยให้เห็นภาพชัดว่าระบบทำงานดีขึ้นจริงหรือเปล่า ตัวอย่างโค้ดใช้งานได้จริงและลองทำตามได้ไม่ยาก แต่บางช่วงในเรื่อง reranking รู้สึกว่าอธิบายเร็วไปหน่อยสำหรับคนที่เพิ่งเริ่มต้น โดยรวมแล้วคุ้มค่ากับเวลาที่เสียไปมาก
RAG 시스템의 기본 구조를 제대로 잡고 싶었는데 하이브리드 검색을 직접 구현해 보면서 감을 확실히 잡았어요. 리랭킹이 왜 필요한지, 검색 결과 품질이 어떻게 달라지는지 텍스트 실습으로 보여줘서 이해가 빨랐습니다. 특히 LLM 응답을 어떻게 평가하는지 다루는 부분이 실무에 바로 도움이 됐어요. 다만 대규모 데이터에서의 성능 최적화 얘기가 조금 더 있었으면 했습니다. 그래도 RAG 입문으로는 아주 알찬 강의였습니다.
Penjelasan tentang reranking bikin saya paham kenapa hasil pencarian RAG saya selama ini kurang relevan. Bagian evaluasi juga membantu banget karena ada metrik konkret buat mengukur performa sistem, bukan cuma tebak-tebakan. Cuma agak berharap ada lebih banyak studi kasus dunia nyata di bagian akhir.
এই কোর্সটা RAG সিস্টেম নিয়ে যেভাবে ধাপে ধাপে বুঝিয়েছে তা সত্যিই দারুণ লেগেছে। প্রথমে সার্চের বেসিক, তারপর reranking কেন দরকার, আর শেষে evaluation মেট্রিক্স দিয়ে কীভাবে যাচাই করতে হয় — পুরো ফ্লো একদম সহজবোধ্য। কোডের উদাহরণগুলো নিজে চালিয়ে দেখেছি, কাজ করেছে ঠিকঠাক। আগে শুধু ভেক্টর সার্চ দিয়ে কাজ চালাতাম, কিন্তু এখন বুঝতে পারছি কোথায় ফলাফল উন্নত করা যায়। সময় নিয়ে বসে শেখার মতো একটা কোর্স।
The hands-on hybrid search and reranking exercises finally made RAG evaluation click for me; I can now actually measure whether my answers are any good.
Materi reranking dan evaluasi sangat jelas.
Finally a course that explains reranking without hand-waving — the comparison between different rerankers on real queries was worth it alone.
Курс закрывает всю базу по RAG: от простого поиска до реранкинга и метрик оценки качества. Особенно понравился блок про evaluation — наконец разобралась, как измерять, действительно ли система отвечает лучше после доработок. Примеры кода рабочие, можно сразу повторить на своих данных. Единственное — тема реранкинга могла бы получить чуть больше практики, было ощущение, что теория обгоняет упражнения. В целом однозначно стоило потраченного времени.
Solid walkthrough of search and reranking, though the evaluation section moved a little fast for my taste.
Autres apprenants ont aussi suivi
🎓 Avec certificat
IA privée avec LLMs Open-Source : Déploiement Local, RAG et Agents
Certificat
Pratique
$9.99
→
💼 Prêt pour l'emploi
🎓 Avec certificat
Affinage des modèles OpenAI : Personnalisez les LLM avec vos propres données
Certificat
Pratique
$9.99
→
🏆 Le plus populaire
🎓 Avec certificat
Développement de systèmes RAG avec Azure OpenAI et Azure AI Search
Certificat
Pratique
$9.99
→
💼 Prêt pour l'emploi
🎓 Avec certificat
Développement d'applications d'IA avec LangChain
Certificat
Pratique
$9.99
→
Questions fréquentes
De quoi ai-je besoin pour suivre ce cours ? +
Un téléphone ou un ordinateur avec internet, c'est tout. Aucune installation, aucun matériel spécial.
Comment payer ? +
Par carte via Stripe. Nous ne stockons pas les données de carte — Stripe les gère de manière sécurisée.
Puis-je obtenir un remboursement ? +
Oui — remboursement complet sous 14 jours, sans question.
Combien de temps aurai-je accès ? +
À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.
Vais-je obtenir un certificat ? +
Oui. À la fin, vous recevez un certificat à ajouter à votre profil LinkedIn.
Conçu pour les apprenants en
Tech
Design
Finance
Marketing
Santé
Éducation
Hôtellerie
Industrie
10
Recevez 10 cours par mois
Les membres obtiennent 10 cours au choix chaque mois pour $0. Aucun paiement par cours — vous ne payez que l'abonnement.
$49.99 / par mois
- ✓ 10 cours chaque mois
- ✓ Annulez à tout moment
Renouvellement mensuel. Les cours non utilisés expirent à la fin de chaque mois de facturation.