Dans ce cours, vous accéderez à la collection de modèles Open Source et commerciaux de Mistral IA, y compris le modèle Mixtral 8x7B, et le dernier Mixtral 8x22B. Vous apprendrez à sélectionner le bon modèle pour votre cas d'utilisation, et vous mettrez en pratique des caractéristiques telles que des techniques d'incitation efficaces, l'appel de fonction, le mode JSON, et la Génération Augmentée de Récupération (RAG). En détail : 1. Accéder aux modèles Mistral et les solliciter via des appels API pour des tâches, et décider si votre tâche est d'un niveau de complexité simple (classification), moyen (rédaction d'email), ou avancé (codage), et prendre en compte les exigences de vitesse pour choisir un modèle approprié. 2. Apprendre à utiliser l'appel de fonction natif de Mistral, dans lequel vous donnez à un LLM des outils qu'il peut appeler au besoin pour effectuer des tâches qui sont mieux exécutées par le code traditionnel, comme l'interrogation d'une base de données pour des données numériques.

3. Construisez un système RAG de base à partir de zéro avec la recherche de similarité, découpez correctement les données, créez des embeddings, et implémentez cet outil en tant que fonction dans votre système de chat. 4. Construire une interface de chat pour interagir avec les modèles Mistral et poser des questions sur un document que vous téléchargez. À la fin de ce cours, vous serez équipé pour tirer parti des principaux modèles Open Source et commerciaux de Mistral IA.