Finally a RAG course that's actually hands-on.
LLM Apps for Data: Créez un assistant d'analyse RAG
Apprenez à créer des assistants personnalisés de génération augmentée de récupération (RAG) qui interagissent avec vos propres ensembles de données pour extraire de puissantes informations basées sur l'IA.
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À propos de ce cours
À mesure que les ensembles de données deviennent plus complexes, la capacité d'interroger et d'analyser des informations en utilisant le langage naturel devient une compétence essentielle. L'ajout d'une couche d'IA à vos flux de travail de données vous permet de découvrir des informations plus rapidement et plus intuitivement. Dans ce cours écrit de base, vous apprendrez à concevoir et à construire un assistant d'analytique de génération augmentée de récupération (RAG).
Ce que vous apprendrez:
- Comprendre les concepts fondamentaux de LLM, la terminologie clé et leur application à l'analyse des données.
- Construire une architecture de base de génération augmentée de récupération (RAG) pour interroger des ensembles de données personnalisés.
- Implémenter des bases de données vectorielles modernes pour stocker et récupérer efficacement les intégrations de données.
- Appliquez des bases d'ingénierie rapides pour guider votre assistant AI vers des réponses précises et pertinentes.
- Intégrer des outils de dataframe modernes pour préparer et structurer vos données pour la consommation d'IA.
- Pratiquez l'écriture d'extraits de code qui connectent votre pipeline de données à une couche AI en toute sécurité.
Le cours commence par une description claire de la terminologie de l'IA et des fondamentaux du RAG avant de vous guider à travers des exercices écrits pratiques. Vous lirez des explications textuelles et des blocs de code étape par étape pour construire un pipeline de données fiable et basé sur l'intelligence artificielle. Conçu pour les débutants et les passionnés de données, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en apprentissage automatique.
Ce que vous recevez
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Remboursement 14 jours
Sans poser de questions -
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Court et ciblé
2 h 30 min de contenu pratique
Avis (20)
Cara membina RAG dan menyambungkan data sendiri dijelaskan dengan baik, cuma berharap bahagian vektor diperdalam lagi.
Долго откладывала изучение RAG, потому что в интернете все объясняют это слишком абстрактно, а тут наконец показали на практике. Курс проводит через весь пайплайн: чанкинг документов, эмбеддинги, векторный поиск и связку с языковой моделью для генерации ответов. Особенно полезной оказалась часть про то, как подключить ассистента к реальным аналитическим данным, а не к игрушечному примеру. Единственное, чего немного не хватило — более глубокого разбора, как оценивать качество ответов ассистента на больших объёмах данных. В остальном курс дал именно то практическое понимание, которого мне не хватало после чтения статей.
Finalmente un corso che spiega RAG facendoti costruire davvero un assistente, non solo leggendo teoria su embedding e vector database. La parte in cui si collega il retriever a dati analitici reali è quella che mi ha aiutato di più a capire l'utilità pratica di tutto questo. Ho finito il corso con un progetto che uso ancora per esplorare i miei dataset.
Este curso me abrió los ojos sobre cómo funciona realmente un sistema RAG, más allá de la teoría que había leído por ahí. Construir el asistente paso a paso, desde la parte de recuperación hasta la generación de respuestas, hizo que todo tuviera sentido de una vez. Ahora entiendo por qué mis primeros intentos con embeddings fallaban tanto.
내 데이터셋에 직접 질문하는 RAG 어시스턴트를 처음부터 끝까지 만들어봐서 정말 유익했어요.
Practical RAG build, wish deployment got more coverage.
Świetny kurs, który krok po kroku pokazuje jak zbudować asystenta RAG podłączonego do prawdziwych danych, a nie tylko przykładowego zbioru.
Me encantó que el curso no se quede solo en la teoría de RAG, sino que te haga construir un asistente que realmente consulta datos reales. La parte de indexación de documentos y recuperación de contexto está explicada con mucha claridad, incluso para alguien que apenas empezaba con LLMs. Salí del curso con un proyecto funcional que puedo seguir ampliando.
Endlich RAG praktisch statt nur Theorie.
Curso excelente para quem quer sair da teoria sobre RAG e realmente construir um assistente que consulta dados de verdade.
Solid RAG walkthrough, though the vector search part felt rushed.
Building the retrieval and generation pieces together instead of separately is what finally made RAG make sense to me.
This is the first course that made retrieval-augmented generation feel like something I could actually build rather than just read about. Walking through chunking, embeddings, and hooking the retriever up to a real dataset made every piece of the pipeline click. By the end I had an assistant that could answer questions grounded in my own data instead of hallucinating.
شرح ممتاز وعملي لبناء تطبيق RAG.
RAG पाइपलाइन को शुरू से आखिर तक बनाना सिखाने वाला यह कोर्स सच में बहुत प्रैक्टिकल है।
Khóa học RAG thực hành rất dễ hiểu.
ก่อนหน้านี้เคยอ่านบทความเรื่อง RAG มาหลายที่แล้วแต่ก็ยังงงๆ ว่ามันทำงานจริงยังไง พอมาเรียนคอร์สนี้ที่ให้ลงมือสร้าง assistant ตั้งแต่ขั้นตอนแบ่งเอกสารเป็น chunk ไปจนถึงทำ embedding และเชื่อมกับโมเดลภาษา ทุกอย่างก็เริ่มเข้าใจมากขึ้นทันที ชอบมากตรงที่ตัวอย่างเป็นการเชื่อมกับข้อมูลวิเคราะห์จริงๆ ไม่ใช่แค่ข้อมูลตัวอย่างทั่วไป ทำให้เห็นภาพว่าจะเอาไปใช้กับงานตัวเองยังไง จังหวะการสอนก็กำลังดี ไม่เร็วจนตามไม่ทันและไม่ช้าจนน่าเบื่อ พอเรียนจบมีผู้ช่วยที่ตอบคำถามจากข้อมูลของตัวเองได้จริงๆ ไม่ใช่แค่โค้ดตัวอย่างที่รันแล้วจบไป รู้สึกว่าคุ้มค่าเวลามากสำหรับใครที่อยากเข้าใจ RAG แบบลงมือทำจริง
Watching the retrieval pipeline get built piece by piece finally made RAG click for me instead of just being a buzzword.
Muy buena introducción práctica a RAG, aunque me hubiera gustado ver más sobre cómo evaluar la calidad de las respuestas del asistente.
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Questions fréquentes
De quoi ai-je besoin pour suivre ce cours ? +
Un téléphone ou un ordinateur avec internet, c'est tout. Aucune installation, aucun matériel spécial.
Comment payer ? +
Par carte via Stripe. Nous ne stockons pas les données de carte — Stripe les gère de manière sécurisée.
Puis-je obtenir un remboursement ? +
Oui — remboursement complet sous 14 jours, sans question.
Combien de temps aurai-je accès ? +
À vie. Une fois acheté, le cours est à vous, vous pouvez y revenir quand vous voulez.
Vais-je obtenir un certificat ? +
Oui. À la fin, vous recevez un certificat à ajouter à votre profil LinkedIn.
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