Les fondamentaux du Agentic RAG : Créez des agents AI avec LangGraph

À mesure que l'intelligence artificielle évolue, les modèles de recherche standard ne suffisent plus. Les applications modernes nécessitent des flux de travail agentiques — des systèmes capables d'évaluer, d'orienter et d'auto-corriger leurs propres réponses pour une précision maximale. Ce cours propose une introduction claire, basée sur du texte, à la construction de systèmes Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Vous commencerez par les concepts fondamentaux des modèles de langage et des bases de données vectorielles avant de passer à l'architecture des agents auto-correcteurs. En lisant des explications pratiques et des extraits de code, vous comprendrez comment orchestrer des flux de travail AI complexes à l'aide de LangGraph. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du RAG, des bases de données vectorielles et du prompt engineering. - Apprendre comment les flux de travail agentiques diffèrent de la génération AI linéaire standard. - Construire des boucles de recherche auto-correctrices qui évaluent et affinent leurs propres résultats. - Appliquer LangGraph pour orchestrer des processus AI multi-étapes avec état. - S'entraîner à concevoir des flux logiques pour la recherche de documents, l'évaluation et la génération. Le contenu est structuré pour développer vos connaissances étape par étape. Nous commençons par la terminologie AI de base et les modèles de recherche élémentaires, en introduisant progressivement la gestion d'état et les boucles d'auto-réflexion. Ce cours est conçu pour les débutants et les développeurs novices en matière d'agents AI — aucune expérience préalable avec LangGraph ou l'apprentissage automatique avancé n'est requise. Commencez votre lecture dès aujourd'hui pour débloquer le prochain niveau de développement d'applications intelligentes.