Fundamentals of Gen AI Retrieval Dynamics

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Fundamentals of Gen AI Retrieval Dynamics

Instructeur : Vasco Patrício

Inclus avec

4 modules

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

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 heures à compléter

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

How retrieval systems represent information and compute similarity using embeddings
How to improve retrieval quality through chunking, query design, and relevance techniques
How to diagnose retrieval failures and make system behavior observable and measurable

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : AI Enablement
Catégorie : Data Management
Catégorie : AI literacy
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Data Structures
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : Document Control
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Embeddings
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Document Management
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation

Outils que vous découvrirez

Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Generative AI

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

Retrieval systems are at the core of modern Gen AI applications. But most explanations focus on tools, not understanding. This course teaches you how retrieval actually works, for RAG for LLMs, and how to design and evaluate it effectively.

You’ll learn how information is represented through embeddings, how similarity is computed, and why similarity alone is not enough to guarantee relevance. You’ll explore how choices like chunking and query processing directly impact system performance, and how to move from simple retrieval to controlled, judgment-driven systems using metadata and reranking. The course also covers how retrieval systems fail in practice (such as returning plausible but incorrect results) and how to make these failures observable, through metrics and diagnostics. What makes this course unique is its focus on mental models over tooling. Rather than teaching a specific stack, it equips you with the concepts needed to understand, debug, and improve any retrieval-based system. By the end, you will be able to reason about retrieval behavior and make better design decisions in real-world Gen AI systems.

Introduction to the course.

Inclus

1 vidéo

Build a deep understanding of how retrieval systems work by learning how information is represented, compared, and structured.

Inclus

6 vidéos4 lectures1 devoir

6 vidéosTotal 48 minutes

Module Intro2 minutes
How Gen AI Retrieval Works10 minutes
Representation and Similarity12 minutes
Similarity vs. Relevance11 minutes
The Effect of Chunking10 minutes
Module Conclusion2 minutes

4 lecturesTotal 40 minutes

The Retrieval Stack10 minutes
Dense vs. Sparse Representation10 minutes
The Most Common Failure Mode10 minutes
Chunking Approaches10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Module-End Quiz30 minutes

Design, control, and operate production-grade retrieval systems by optimizing queries, applying judgment, and monitoring system behavior.

Inclus

6 vidéos4 lectures1 devoir

6 vidéosTotal 58 minutes

Module Introduction2 minutes
Query Processing and Augmentation14 minutes
Metadata for Retrieval Control13 minutes
Reranking as Judgment10 minutes
Failure Modes to Avoid15 minutes
Module Conclusion3 minutes

4 lecturesTotal 40 minutes

Performing Multiple LLM Tasks10 minutes
A Few Key Fields10 minutes
Metadata in Reranking10 minutes
What Can an LLM Compensate For?10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Module-End Quiz30 minutes

Conclusion to the course.

Inclus

1 vidéo1 devoir

Instructeur

Évaluations de l’enseignant

(5 évaluations)

Vasco Patrício

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4 Cours156 apprenants

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SkillsBooster Academy

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Advanced Retrieval for AI with Chroma
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IBM
Advanced RAG with Vector Databases and Retrievers
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Scrimba
Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Embeddings & Vector Databases
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RAG Systems in Practice
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Felipe M.

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