Construction de systèmes de génération augmentée par récupération (RAG)

Les grands modèles linguistiques sont puissants, mais ils manquent souvent d'accès à vos données spécifiques, privées ou en temps réel. La génération augmentée par récupération (RAG) résout ce problème en connectant ces modèles à des bases de connaissances externes pour produire des réponses précises et fondées. Dans ce cours, vous passerez de la compréhension des modèles linguistiques de base à la conception et à la mise en œuvre de vos propres systèmes RAG. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour interroger des bases de données vectorielles, injecter un contexte pertinent dans les invites et évaluer la précision des sorties de votre système. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de RAG, des modèles linguistiques et des embeddings vectoriels. - Configurer des bases de données vectorielles pour stocker, indexer et récupérer efficacement des données sémantiques. - Appliquer des techniques d'ingénierie d'invites pour fonder les réponses du modèle sur le contexte récupéré. - Construire des pipelines RAG de bout en bout qui connectent des documents externes à des modèles de génération de texte. - Évaluer les performances des systèmes RAG à l'aide de métriques modernes pour garantir la précision et réduire les hallucinations. Ce cours basé sur le texte commence par la terminologie essentielle et l'architecture fondamentale avant de vous guider à travers des implémentations de code étape par étape et des modèles de conception pratiques. Vous lirez des explications claires, analyserez des extraits de code structurés et réaliserez des exercices écrits pour consolider votre compréhension. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les passionnés de données et les débutants en IA qui souhaitent créer des applications conscientes du contexte. Aucune expérience préalable des bases de données vectorielles ou de l'IA générative n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer des applications d'IA plus intelligentes et axées sur les données.