Connecter l'IA à des données personnalisées avec RAG

Cherchez-vous à créer des applications d'IA capables de raisonner sur vos documents ou vos connaissances internes spécifiques ? Les grands modèles linguistiques sont puissants, mais ils n'ont pas accès à vos données privées. Ce cours fournit une base pratique en Génération Augmentée par Récupération (RAG), la technique clé pour connecter les LLM à des sources de données personnalisées. Vous apprendrez à construire un pipeline RAG complet, vous permettant de créer des chatbots et des systèmes de questions-réponses qui fournissent des réponses précises et contextuelles basées sur vos propres informations, réduisant ainsi efficacement les inexactitudes et les lacunes de connaissances. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de RAG, y compris les embeddings, les magasins vectoriels (vector stores) et le flux de travail de récupération-génération. - Apprendre à traiter et préparer vos propres documents pour l'ingestion dans un système RAG. - Construire un pipeline complet de questions-réponses en utilisant des frameworks et des outils Python populaires. - S'exercer à créer des index vectoriels à partir de vos données textuelles pour une recherche sémantique efficace. - Appliquer des techniques d'ingénierie de prompt de base pour guider le LLM dans la génération de réponses fidèles et basées sur le contexte. - Explorer des méthodes simples pour évaluer la performance et la précision de votre système RAG. Le cours commence par la théorie fondamentale derrière RAG avant de vous guider à travers les étapes pratiques de construction, de requête et d'évaluation d'un système avec des exercices pratiques. Ce cours est conçu pour les développeurs et les passionnés de technologie nouveaux dans la construction avec des LLM. Aucune expérience préalable en IA ou en apprentissage automatique n'est requise, bien qu'une connaissance de base de la programmation Python soit recommandée. Commencez à apprendre aujourd'hui et débloquez la puissance de vos propres données avec l'IA.