Construction de systèmes RAG avec des bases de données vectorielles

Vous voulez construire des systèmes de recherche et de chatbot intelligents qui comprennent le contexte ? Les bases de données vectorielles sont la technologie essentielle qui alimente les applications modernes de grands modèles linguistiques. Ce cours fournit une compréhension pratique et fondamentale des bases de données vectorielles et de la manière de les utiliser avec la génération augmentée par récupération (RAG). Vous apprendrez les concepts clés derrière les embeddings, la recherche de similarité et le déploiement d'un chatbot basé sur la connaissance fonctionnel et d'une API de recherche. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les principes des embeddings vectoriels, de la similarité sémantique et des méthodes d'indexation efficaces. * Configurer et déployer des plateformes de bases de données vectorielles clés, notamment Qdrant, Weaviate et la bibliothèque FAISS. * Maîtriser le flux de travail de la génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter les LLM à vos sources de données privées. * S'entraîner à créer, indexer et interroger des documents dans divers magasins vectoriels. * Construire une API de recherche sémantique de base et un prototype de chatbot fonctionnel basé sur RAG. * Appliquer des concepts fondamentaux pour surveiller et évaluer les performances des systèmes de recherche et de récupération. Le cours commence par des définitions et des concepts fondamentaux, puis progresse à travers la configuration pratique et des exercices d'implémentation pratiques. Nous nous concentrons uniquement sur les explications écrites et le code nécessaires pour obtenir des résultats pratiques. Ce cours est conçu pour les débutants en développement d'applications d'IA qui souhaitent comprendre l'architecture moderne nécessaire pour construire des applications alimentées par LLM. Aucune connaissance préalable des bases de données vectorielles n'est requise. Commencez à construire la prochaine génération d'applications intelligentes dès aujourd'hui.