Introduction au RAG pour les bases de code et la documentation

Naviguer dans de grandes bases de code et une documentation technique étendue peut prendre beaucoup de temps. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) offre une solution puissante en vous permettant d'interroger vos dépôts et d'extraire des réponses précises et tenant compte du contexte. Ce cours vous guide à travers les concepts fondamentaux de la construction de systèmes RAG adaptés aux environnements techniques. En lisant des exemples pratiques en Python et des explications claires, vous apprendrez à traiter le code source, à générer des embeddings et à exploiter les bases de données vectorielles pour récupérer le contexte pertinent pour les modèles de langage. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale et la terminologie de la Retrieval-Augmented Generation. - Traiter et découper les fichiers de code et la documentation markdown pour un embedding optimal. - Configurer des bases de données vectorielles pour stocker et exécuter des recherches sémantiques sur du contenu technique. - Appliquer des techniques de base de prompt engineering pour améliorer la récupération du contexte et la précision des réponses. - Construire un pipeline de requêtes textuelles connectant des scripts Python, des moteurs de recherche et des modèles de langage. - S'entraîner à récupérer des extraits de code pertinents grâce à des exercices écrits structurés. Le programme commence par la terminologie essentielle de l'AI et les définitions fondamentales avant de passer à la mise en œuvre pratique. Vous suivrez une progression logique, de l'ingestion de données de base à la construction d'un flux de travail de recherche sémantique complet. Conçu pour les débutants et les développeurs ayant des connaissances de base en Python, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en machine learning. Commencez à créer des outils de recherche intelligents pour vos projets techniques dès aujourd'hui.