Dans ce module, vous allez découvrir les requêtes d'IA générative. Une requête désigne l'instruction en langage naturel envoyée à un modèle de langage afin d'obtenir une réponse. Vous pouvez concevoir vos requêtes de façon à améliorer les résultats renvoyés par un modèle.

Dans ce module, vous vous entraînerez à utiliser Vertex AI Studio, qui fournit des outils pour prototyper et régler rapidement les modèles avec vos propres données, et les déployer facilement dans des applications. Vous découvrirez les fonctionnalités multimodales de Gemini, la conception de requêtes et la génération de conversations.

Dans ce module, vous apprendrez à améliorer la justesse des modèles de fondation. Vous découvrirez la génération augmentée par récupération (ou RAG), une technique qui permet d'ancrer un modèle de fondation avec des sources de connaissances externes. Vous verrez également un exemple d'architecture de solution d'IA générative compatible avec le RAG sur Google Cloud.

Dans ce module, vous allez créer une application de chat qui utilise de grands modèles de langage (LLM) et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des conversations intéressantes et informatives.

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