Évaluez les modèles d'intégration et les bases de données vectorielles pour comprendre leur impact sur la qualité de la recherche et les performances du système. Vous comparerez les options d'intégration en fonction de la dimensionnalité et de l'adaptation au domaine, et explorerez des bases de données telles que Facebook IA Similarity Search (FAISS), ChromaDB, Milvus et Pinecone. Vous analyserez également les stratégies d'indexation, les méthodes de regroupement et les flux de travail de mise à jour - des compétences qui vous aideront à prendre des décisions éclairées lors de la création de systèmes de recherche pour différents environnements.

Vous mettrez la théorie en pratique en intégrant des embeddings et des bases de données vectorielles dans des pipelines RAG fonctionnels. Vous testerez des stratégies d'indexation, expérimenterez le chunking et observerez comment les différentes configurations affectent la précision et l'efficacité de la recherche. Vous vous exercerez également à la maintenance et à la mise à jour des index vectoriels, ce qui vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour gérer des systèmes RAG qui restent fiables au fur et à mesure que les ensembles de données augmentent et changent.

Assemblez des pipelines RAG complets en utilisant des cadres tels que LangChain et des Grands modèles de langage (LLM) ouverts. Vous mettrez en œuvre des stratégies de recherche avancées telles que la recherche hybride, le reclassement et l'expansion des requêtes, et évaluerez les pipelines à l'aide de mesures qui permettent de suivre la précision, la latence et la fiabilité. Vous vous entraînerez également à relever des défis réels, tels que l'atténuation des hallucinations et le suivi des citations, afin de vous assurer que vos systèmes ne sont pas de simples démonstrations, mais des solutions prêtes pour la production.