Dans cette section, nous explorons les éléments constitutifs des applications intelligentes, notamment les modèles de langage à grande échelle (LLM), les représentations vectorielles et l'hébergement de modèles, afin de permettre la mise en place de solutions logicielles adaptatives et sensibles au contexte.

Dans cette section, nous abordons les modèles n-grammes, les réseaux neuronaux artificiels et l'architecture Transformer afin de comprendre la mise en œuvre et les applications des grands modèles linguistiques dans le traitement du langage naturel.

Dans cette section, nous abordons les modèles d'embedding, leurs applications dans le traitement du langage naturel (NLP) et le traitement des données, ainsi que leur mise en œuvre en Python pour la recherche sémantique et l'analyse vectorielle.

Dans cette section, nous abordons les bases de données vectorielles, les représentations vectorielles et leur rôle dans les systèmes de recherche et d'extraction basés sur l'IA.

Dans cette section, nous abordons la modélisation des données, leur stockage et la sécurité des flux de données pour les applications d'IA et d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique et les principes du modèle RBAC (authentification et autorisation basées sur les rôles) afin de garantir une conception de système à la fois efficace et sécurisée.

Dans cette section, nous explorons les frameworks, bibliothèques et API d'IA et d'apprentissage automatique basés sur Python permettant de développer des applications d'IA générative, en mettant l'accent sur l'intégration de données réelles et les solutions de génération augmentée par la recherche.

Dans cette section, nous étudions l'intégration de la recherche vectorielle aux systèmes RAG, en mettant l'accent sur l'extraction efficace des données et l'amélioration de l'intelligence des applications d'IA grâce à des techniques concrètes.

Dans cette section, nous abordons les stratégies d'évaluation des grands modèles de langage (LLM), en mettant l'accent sur les indicateurs de performance, les garde-fous et la fiabilité dans les applications intelligentes, afin de garantir un déploiement efficace et sûr de l'IA.

Dans cette section, nous explorons les techniques permettant d'affiner les modèles de données sémantiques afin d'améliorer la précision des applications de génération augmentée par la recherche (RAG). Parmi les concepts clés figurent l'expérimentation des modèles d'embedding, l'optimisation des métadonnées et les systèmes de recherche avancés.

Dans cette section, nous examinons les modes de défaillance courants des IA génériques, notamment les hallucinations, la flagornerie, les fuites de données et les problèmes de performance, afin d'améliorer la précision et la fiabilité dans les applications pratiques.

Dans cette section, nous abordons les techniques permettant d'améliorer la fiabilité des applications de GenAI, notamment l'établissement de valeurs de référence, la conception des ensembles de données et les boucles de rétroaction, afin d'optimiser les performances et d'assurer la stabilité des résultats.