Construire des applications RAG en utilisant des bases de données vectorielles et des modèles de recherche avancés
Utiliser les mécanismes de base des bases de données vectorielles telles que FAISS et CORE et mettre en œuvre des algorithmes d'authentification tels que HNSW
Mettre en œuvre des extracteurs avancés utilisant LlamaIndex et LangChain pour améliorer la qualité des réponses du LLM
Développer des applications RAG complètes en intégrant LangChain, FAISS et des interfaces utilisateurs front-end construites à l'aide de Gradio
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Candidature au LLM
Candidature au LLM
Catégorie : Génération assistée par récupération
Génération assistée par récupération
Catégorie : Emboîtements
Emboîtements
Catégorie : Optimisation des performances
Optimisation des performances
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Modélisation des grandes langues
Catégorie : Interface utilisateur (UI)
Interface utilisateur (UI)
Outils que vous découvrirez
Catégorie : Composants de l'interface utilisateur
Composants de l'interface utilisateur
Catégorie : Bases de données vectorielles
Bases de données vectorielles
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5 devoirs
Enseigné en Anglais
91%
of learners achieved a positive career outcome
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 2 modules dans ce cours
Prêt à booster votre carrière dans l'IA en maîtrisant les techniques d'extraction de niveau supérieur pour la recherche intelligente et le résumé ? Ce cours pratique vous plonge dans le monde de la Génération augmentée de récupération (RAG), des récupérateurs avancés et des bases de données vectorielles telles que FAISS et Chroma DB. Vous acquerrez les compétences de pointe dont les entreprises ont besoin pour concevoir et construire des applications RAG évolutives et performantes qui permettent une recherche plus intelligente et des capacités de réponse. Pendant le cours, vous apprendrez à différencier les patrons de conception, à mettre en œuvre la recherche par similarité à l'aide de FAISS et à intégrer LangChain avec des frameworks d'UI modernes tels que Gradio. Ensuite, dans les laboratoires pratiques et les projets guidés, vous obtiendrez une expérience pratique de la construction d'une application IA de bout en bout qui récupère, résume et répond aux questions en temps réel. Des récupérateurs de documents multi-requêtes et parents à la recherche et à l'évaluation de vecteurs sémantiques, ce cours vous donnera les compétences nécessaires pour améliorer les moteurs de recherche internes, la précision des chatbots et les systèmes de recommandation de contenu. Inscrivez-vous dès aujourd'hui et améliorez votre portefeuille avec une expérience pratique de la construction de l'IA qui comprend le contexte - et fournit des résultats.
Dans ce module, vous ferez une plongée en profondeur dans les extracteurs avancés et les modèles d'extraction, ce qui vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour mettre en œuvre et optimiser les stratégies d'extraction avancées au sein d'un système RAG. Les participants exploreront différents types de récupérateurs à l'aide de cours vidéo et de travaux pratiques, y compris les récupérateurs de documents vectoriels, multi-requêtes, auto-requérants et de documents parents. Les apprenants appliqueront ces techniques en utilisant LangChain et LlamaIndex, acquérant ainsi une expérience pratique dans la construction de capacités de recherche plus intelligentes et l'amélioration de l'efficacité de la recherche dans les applications pilotées par l'IA.
Inclus
5 vidéos2 lectures3 devoirs4 éléments d'application1 sujet de discussion2 plugins
Afficher les informations sur le contenu du module
5 vidéos•Total 26 minutes
Introduction au cours•4 minutes
Vue d'ensemble du certificat professionnel RAG et IA agentique•6 minutes
Découvrez les Retrievers avancés de Langchain : Partie 1•3 minutes
Découvrez les Retrievers avancés de Langchain - Partie 2•5 minutes
Retrievers avancés dans LlamaIndex•9 minutes
2 lectures•Total 8 minutes
Aperçu du cours•5 minutes
Résumé et points forts : Retrievers avancés pour RAG•3 minutes
3 devoirs•Total 49 minutes
Quiz pratique : Travailler avec des Retrievers avancés dans LangChain•14 minutes
Quiz pratique : Travailler avec des retrievers avancés dans LlamaIndex•14 minutes
Quiz noté : Retrievers avancés pour RAG•21 minutes
4 éléments d'application•Total 140 minutes
Lab : Construire une recherche plus intelligente avec LangChain Context Retrieval•60 minutes
[Optionnel] Podcast interactif de récapitulation de leçon LangChain (alimenté par l'IA)•10 minutes
Lab : Découvrez les Retrievers avancés dans LlamaIndex•60 minutes
[Facultatif] Podcast interactif de récapitulation des leçons du LlamaIndex (alimenté par l'IA)•10 minutes
1 sujet de discussion•Total 2 minutes
[Facultatif] Rencontre et accueil•2 minutes
2 plugins•Total 20 minutes
Lecture : Conseils utiles pour l'achèvement des cours•5 minutes
Lecture : Aide-mémoire : Retrievers avancés pour RAG•15 minutes
Créer une application RAG complète
Module 2•4 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous explorerez FAISS, une puissante base de données vectorielle utilisée pour une recherche de similarité efficace. Vous comparerez FAISS à Chroma DB pour comprendre ses avantages et ses applications uniques. Grâce à une expérience pratique, vous construirez un moteur de recherche sémantique utilisant FAISS dans un cadre non RAG, démontrant sa polyvalence au-delà de la Génération augmentée de récupération (RAG). Enfin, vous développerez une application RAG entièrement fonctionnelle, intégrant FAISS, un moteur de recherche avancé et une UI front-end construite avec Gradio. Ce module renforce les concepts clés de la RAG tout en guidant les apprenants dans le processus de création d'une application de bout en bout alimentée par l'IA.
Afficher les informations sur le contenu du module
2 vidéos•Total 12 minutes
Introduction à FAISS et comparaison avec ChromaDB•5 minutes
Synthèse du cours•7 minutes
3 lectures•Total 6 minutes
Résumé et points forts : Construire une application RAG complète•2 minutes
Félicitations et prochaines étapes•2 minutes
Équipe et remerciements•2 minutes
2 devoirs•Total 31 minutes
Quiz pratique : Introduction à FAISS pour RAG•10 minutes
Quiz gradué : Construire une application RAG complète•21 minutes
3 éléments d'application•Total 130 minutes
Lab : Similitude sémantique avec FAISS•60 minutes
Lab : Summarizer YouTube alimenté par l'IA, outil d'assurance qualité avec RAG, LangChain, FAISS•60 minutes
[Facultatif] Podcast interactif de récapitulation de leçon FAISS/HNSW (alimenté par l'IA)•10 minutes
2 plugins•Total 45 minutes
Lecture : Petit monde hiérarchique navigable (HNSW)•30 minutes
Aide-mémoire : Élaborer une demande complète auprès des BVR•15 minutes
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Avis des étudiants
4.7
70 avis
5 stars
84,28 %
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1,42 %
1 star
2,85 %
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M
MK
5·
Révisé le 13 mars 2026
Its a wonderful course I got so far. I completed this and got good grasp in advanced vector DBs and finally ended with good profile of Gen AI Engineer lead role. Must watch.
Quelles sont les possibilités de carrière qui s'offrent à moi si je suis ce cours ?
En maîtrisant les techniques avancées de RAG et les bases de données vectorielles telles que FAISS et Chroma DB, et en apprenant à intégrer LangChain et Gradio, vous serez bien préparé pour occuper des postes tels que développeur IA, ingénieur de données, architecte d'applications IA, ingénieur en algorithmes de recherche ou chef de produit technique. Ces fonctions impliquent le développement de systèmes de recherche intelligents et efficaces, l'optimisation des méthodes de recherche et la conception d'applications pilotées par l'IA qui utilisent des techniques de recherche avancées.
Ai-je besoin d'un bagage en apprentissage automatique pour suivre ce cours ?
Non, l'expérience en apprentissage automatique n'est pas une exigence ! Bien que la programmation Python et une compréhension des API et du développement Web soient recommandées, ce cours se concentre sur la mise en œuvre et l'optimisation des systèmes de recherche à l'aide d'outils tels que FAISS, LangChain et Gradio. Il est conçu pour les développeurs et les ingénieurs qui cherchent à améliorer leurs compétences dans la construction d'applications IA avancées axées sur la recherche sans plonger profondément dans la formation de modèles d'apprentissage automatique.
En quoi ce cours diffère-t-il d'une formation traditionnelle à la recherche ou à la gestion de bases de données ?
Les cours traditionnels se concentrent souvent sur l'optimisation des requêtes de base ou sur les bases données relationnelles. En revanche, ce cours se penche sur la Génération augmentée de récupération (RAG) et les systèmes de récupération avancés basés sur les vecteurs. Vous explorerez des techniques de pointe telles que la recherche par similarité, les bases de données vectorielles et les stratégies de recherche pilotées par l'IA, en appliquant ces concepts pour créer des expériences de recherche dynamiques, en temps réel et tenant compte du contexte. Ce cours est idéal pour les développeurs qui cherchent à exploiter les technologies modernes pour des systèmes de recherche améliorés par l'IA.
Quand aurai-je accès aux cours et aux devoirs ?
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je m'abonne à ce certificat ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours du certificat et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - à partir de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.