Dans ce cours, vous explorerez les concepts avancés du serveur d'authentification, en vous concentrant sur la création, l'utilisation et la gestion des embeddings dans les bases de données vectorielles, ainsi que leur rôle dans la Génération Augmentée de Récupération (RAG).

Vous commencerez par apprendre ce que sont les embeddings et comment ils aident l'IA à interpréter et à récupérer des informations. Grâce à des exercices pratiques, vous configurerez des variables d'environnement, créerez des embeddings et les intégrerez dans des bases de données vectorielles à l'aide d'outils tels que Supabase. Au fur et à mesure que vous progresserez, vous relèverez des défis qui impliquent l'appariement de textes avec des embeddings, la gestion de recherches sémantiques et l'utilisation de recherches de similarité pour interroger des données. Vous appliquerez également des techniques d'IA responsable pour améliorer les modèles d'IA, en récupérant dynamiquement des informations pertinentes pour améliorer les réponses des chatbots. En mettant en œuvre ces stratégies, vous développerez des systèmes d'IA conversationnelle plus précis et conscients du contexte. Ce cours équilibre à la fois la théorie derrière les embeddings d'IA et le RAG avec des applications pratiques et réelles. À la fin du cours, vous aurez construit une preuve de concept pour un chatbot IA en utilisant RAG, ce qui vous préparera à des tâches d'ingénierie IA plus avancées.