Ce cours sur les systèmes de récupération, les RAG et les flux de travail agentiques vous permet d'acquérir les compétences nécessaires pour construire des systèmes d'intelligence artificielle intelligents qui récupèrent, raisonnent et réagissent en utilisant des données du monde réel. Vous travaillerez avec des outils tels que ChromaDB, Pinecone, LangChain, LangFuse et Python pour concevoir des pipelines de recherche et d'agents prêts à la production. Dans le module 1, vous explorerez les principes fondamentaux de la génération améliorée de recherche (RAG), en apprenant comment connecter des modèles de langage avec des connaissances externes en utilisant les embeddings et la recherche de similarité.

Systèmes RAG et flux de travail agentiques avec Pinecone et LangGraph
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Systèmes RAG et flux de travail agentiques avec Pinecone et LangGraph
Ce cours fait partie de Spécialisation "Agents d'IA : Des fondements aux applications"

Instructeur : Board Infinity
Inclus avec En savoir plus
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Construire des pipelines RAG de bout en bout reliant les LLM à des sources de connaissances externes à l'aide d'embeddings et de recherche vectorielle
Conception et interrogation de bases de données vectorielles à l'aide de ChromaDB, Pinecone et FAISS pour la recherche sémantique contextuelle
Créer des agents conversationnels à plusieurs étapes avec mémoire de session, gestion d'état et questions-réponses basées sur la recherche
Optimiser et déboguer les flux de travail des agents d'IA à l'aide d'outils d'observabilité tels que LangFuse, W&B et OpenTelemetry
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Web sémantique
- Catégorie : Débogage
- Catégorie : Gestion des performances des applications
- Catégorie : Génération assistée par récupération
- Catégorie : Agents génératifs d'IA
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Gestion de la mémoire
- Catégorie : Gestion du contexte
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Systèmes agentiques
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Visualisation des logiciels
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Flux de travail agentiques
- Catégorie : LangGraph
- Catégorie : LangChain
- Catégorie : Bases de données vectorielles
- Catégorie : Workflows d'IA
Détails à connaître

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avril 2026
14 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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