Fondamentaux de RAG : Context Engineering et Reranking — WalkSelf
4.4 (9) ⏱ 2 h 48 min 📚 28 leçons

Fondamentaux de RAG : Context Engineering et Reranking

Comprenez les bases de la Retrieval-Augmented Generation, du context engineering et du reranking pour créer des applications d'IA précises et réduire les hallucinations.

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À propos de ce cours

Les Large Language Models sont puissants, mais ils ont souvent du mal avec la précision et génèrent de fausses informations. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) résout ce problème en fournissant un contexte pertinent, rendant les applications d'IA fiables et factuelles. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de la construction de pipelines RAG efficaces. Vous commencerez par la terminologie fondamentale des vector databases et des embedding models, puis vous progresserez vers des techniques pratiques de context engineering et de reranking. À la fin du cours, vous saurez comment structurer efficacement le contexte pour prévenir les hallucinations de l'IA et améliorer la qualité des réponses. Ce que vous apprendrez : Comprendre les concepts fondamentaux de la Retrieval-Augmented Generation et de la vector search. Concevoir des pipelines de contexte efficaces pour fournir des données précises aux Large Language Models. Appliquer des techniques de reranking pour prioriser les informations les plus pertinentes pour vos prompts. Pratiquer les bases du prompt engineering pour guider les modèles et réduire les hallucinations. Implémenter des modèles de récupération modernes pour améliorer la fiabilité des applications d'IA. Le cours progresse logiquement de la terminologie de base de l'IA et des concepts de vector database vers des exercices écrits pratiques de structuration de contexte. Vous lirez des explications claires et des extraits de code qui illustrent l'architecture RAG moderne. Ce cours est conçu pour les débutants, les développeurs en herbe et les passionnés de technologie, sans aucune expérience préalable en machine learning requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour bâtir une base solide dans le développement d'IA moderne et le context engineering.

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Avis (9)

Ximena Orozco CR
★ 5 · 17 juillet 2026

Llevaba meses leyendo artículos sueltos sobre RAG sin lograr conectar los conceptos, y este curso por fin los ordenó todos en mi cabeza. Empiezan explicando qué es Retrieval-Augmented Generation desde cero, para luego entrar en context engineering, es decir, cómo decidir qué fragmentos de información realmente le sirven al modelo y cuáles solo añaden ruido. La parte sobre reranking me pareció la más valiosa, porque muestra con ejemplos claros cómo reordenar los resultados de una búsqueda antes de pasarlos al modelo mejora muchísimo la calidad de las respuestas. El instructor explica todo con calma, sin dar cosas por sentado, y cada concepto viene acompañado de un ejemplo práctico que se puede reproducir. Terminé el curso con un pipeline de RAG funcional y, más importante, entendiendo por qué cada pieza está ahí.

Clara Laurent FR Apprenant vérifié
★ 4 · 3 juillet 2026

Ce cours couvre bien les bases du RAG, en particulier la partie sur le context engineering où l'on apprend à choisir intelligemment quels morceaux de texte envoyer au modèle plutôt que de tout lui donner en vrac. La section sur le reranking est celle qui m'a le plus servi, avec des exemples concrets de comment reclasser les résultats de recherche pour améliorer la pertinence des réponses générées. Le rythme est agréable et progressif, on ne se sent jamais perdu même sans grande expérience préalable en recherche d'information. Mon seul regret, c'est que certains exercices pratiques auraient mérité un peu plus de temps d'explication avant qu'on nous laisse les faire seul. Globalement une bonne base solide pour continuer à approfondir le sujet par soi-même.

Henrique Santos BR Apprenant vérifié
★ 5 · 24 juin 2026

Sempre tive dificuldade em entender reranking de verdade, e esse curso finalmente deixou claro por que reordenar os resultados antes de enviar ao modelo faz tanta diferença na qualidade das respostas. A explicação sobre context engineering também é muito boa, mostrando como escolher os trechos certos em vez de simplesmente jogar tudo no prompt. Recomendo bastante para quem está começando a construir sistemas de RAG do zero.

Mariana Almeida PT Apprenant vérifié
★ 4 · 20 juin 2026

A parte de reranking ajudou bastante a reduzir respostas inventadas; queria mais exemplos, mas valeu muito.

Maximilian Schmidt DE Apprenant vérifié
★ 4 · 12 juin 2026

Solide Einführung in RAG und Context Engineering, auch wenn der Abschnitt zum Reranking gerne etwas ausführlicher hätte sein können.

Fernando Ferreira BR Apprenant vérifié
★ 4 · 12 juin 2026

Gostei bastante da forma como o curso apresenta os fundamentos de RAG antes de entrar em context engineering e reranking, sem pular etapas. As explicações sobre como escolher os chunks certos para o contexto são bem práticas e fáceis de acompanhar. Só achei que a parte de reranking poderia ter mais exemplos comparando diferentes abordagens.

Leonardo De Luca IT Apprenant vérifié
★ 4 · 4 juin 2026

Ottima introduzione ai concetti base del RAG, spiegati con un linguaggio semplice anche per chi non ha esperienza precedente. La parte su context engineering mi ha aperto gli occhi su quanto conti selezionare bene i chunk prima di mandarli al modello. L'unico punto debole è che il reranking viene trattato un po' velocemente rispetto al resto del corso.

Carlos Aguilar PE Apprenant vérifié
★ 5 · 29 mai 2026

Explicación de RAG muy clara y práctica.

নাসরিন সুলতানা BD Apprenant vérifié
★ 5 · 27 mai 2026

রির্যাঙ্কিং আর কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং কীভাবে হ্যালুসিনেশন কমায়, সেটা এই কোর্সে দারুণভাবে বুঝলাম। উদাহরণগুলো হাতেকলমে করা যায়, তাই RAG নিয়ে আমার ভিত্তিটা এখন অনেক শক্ত।

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Questions fréquentes

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