Ce cours présente les concepts et les techniques de base des systèmes de Génération Augmentée de Récupération (RAG), en vous guidant dans la construction, l'optimisation et le déploiement de puissants systèmes IA qui combinent des modèles de langage avec des sources de connaissance externes. Que vous soyez novice en matière de RAG ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances, ce cours propose une approche pratique pour maîtriser les flux de travail RAG et améliorer la précision des modèles. Grâce à des leçons détaillées, des démonstrations et des applications du monde réel, vous apprendrez à prétraiter et à indexer des documents, à générer des embeddings, à construire des pipelines RAG et à déployer des systèmes prêts pour la production. Vous explorerez également des techniques d'optimisation avancées pour améliorer la qualité de la récupération, l'extensibilité et la pertinence du contexte. À la fin de ce cours, vous serez en mesure : - de comprendre les principes fondamentaux de la Génération augmentée de récupération et ses applications en IA ; - d'appliquer des techniques de prétraitement de texte et d'intégration pour améliorer la récupération de documents ; - de construire et d'optimiser des pipelines RAG en utilisant LangChain et FAISS ; - d'utiliser des méthodes hybrides de récupération, de reclassement et d'ancrage pour améliorer la précision du contexte ; - de déployer et d'évaluer des systèmes RAG en utilisant des techniques d'indexation et d'indexation.

- Déployer et évaluer les systèmes RAG dans des environnements de production pour une performance optimale. Ce cours est idéal pour les enthousiastes de l'IA, les praticiens de l'apprentissage automatique et les développeurs qui cherchent à se spécialiser dans la construction de systèmes d'IA avancés qui intègrent des connaissances externes avec des modèles de langage. Aucune expérience préalable avec les systèmes RAG n'est requise, mais une compréhension de base de Python et des concepts d'apprentissage automatique sera bénéfique. Rejoignez-nous pour commencer votre voyage dans le monde de la Génération Augmentée de Récupération et apprendre à être efficace, extensible et précis dans les systèmes d'IA !