Construction de systèmes de génération augmentée par récupération (RAG)

Les modèles linguistiques standard luttent souvent avec des informations obsolètes ou manquent d'accès à des données propriétaires. La génération augmentée par récupération (RAG) résout ce problème en connectant l'IA générative à des bases de connaissances externes fiables. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux et les flux de travail pratiques des systèmes RAG. Vous apprendrez à préparer des données textuelles, à générer des embeddings vectoriels, à les stocker dans des bases de données vectorielles et à récupérer le contexte le plus pertinent pour produire des réponses d'IA précises et sans hallucinations. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale des systèmes RAG et comment la récupération améliore la précision des LLM - Découper et prétraiter les documents texte pour optimiser les performances de la recherche sémantique - Générer des embeddings vectoriels de haute qualité en utilisant des modèles d'embedding modernes - Configurer des bases de données vectorielles pour stocker, indexer et interroger efficacement des données de haute dimension - Concevoir des modèles de prompt efficaces qui injectent le contexte récupéré dans les requêtes des modèles linguistiques - Évaluer et optimiser les performances RAG en utilisant des métriques de récupération de base et des modèles d'évaluation modernes. Le cours commence par les concepts fondamentaux de la recherche sémantique et de l'espace vectoriel avant de passer à des implémentations écrites étape par étape des pipelines d'ingestion, d'indexation et de génération de documents. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les passionnés de données et les débutants en IA qui souhaitent construire des applications d'IA pratiques, sans expérience préalable des bases de données vectorielles requise au-delà d'une familiarité de base avec Python. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des systèmes d'IA plus intelligents et ancrés dans les données.