Boost RAG with Chroma

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Boost RAG with Chroma

Ce cours fait partie de Spécialisation "Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment"

Instructeur : LearningMate

Inclus avec

2 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Implement and evaluate a RAG pipeline, using a vector database like Chroma, to reduce LLM hallucinations and measurably improve answer factuality.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Embeddings
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation

Outils que vous découvrirez

Catégorie : LangChain
Catégorie : Generative AI
Catégorie : AI Orchestration
Catégorie : Vector Databases

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Évaluations

2 affectations¹

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Enseigné en Anglais

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Il y a 2 modules dans ce cours

Boost RAG with Chroma is an intermediate, hands-on course designed for developers and AI practitioners who need to solve one of the biggest challenges with Large Language Models: their tendency to hallucinate. This course moves beyond theory and teaches you how to build a practical, effective Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline to make your LLMs more trustworthy and enterprise-ready.

You will learn the architectural patterns for using a vector database to create an external knowledge base that grounds an LLM's responses in verifiable data. Using a project-based approach, you will implement this pattern, drawing on the popular open-source tools Chroma and LangChain as concrete examples. The course culminates in a hands-on evaluation where you will directly compare your model's answers—with and without RAG—to qualitatively measure the improvement in factuality. You'll leave with a portfolio-ready project and the ability to build safer, more reliable generative AI applications using any set of comparable tools.

In this module, you will build the core of a modern, factual AI system. You'll first learn why even powerful LLMs fail and how the RAG architecture solves this by grounding them in real data. Then, you'll get hands-on experience implementing this pattern to construct a functional pipeline that connects a custom knowledge base directly to an LLM.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

2 vidéosTotal 12 minutes

From Hallucination to Reality: Grounding AI with RAG7 minutes
Building a RAG Pipeline with LangChain and Chroma5 minutes

1 lectureTotal 8 minutes

The RAG Architecture Explained8 minutes

1 devoirTotal 20 minutes

Knowledge Check: RAG Components20 minutes

1 laboratoire non notéTotal 60 minutes

Hands-On Learning: Indexing a Knowledge Base into a Vector Store60 minutes

With a functional pipeline built, this module focuses on the most critical step: proving its value. You will learn how to systematically test your RAG system, compare its grounded answers against a baseline LLM's responses, and qualitatively evaluate the reduction in hallucinations. This module culminates in a final project where you will formally document your findings.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

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Instructeur

LearningMate

275 Cours26 769 apprenants

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