LangChain et Pinecone: Créez des applications d'IA vectorielles

Pour créer des applications intelligentes, il ne suffit pas d'appeler une API. Vous devez fournir à ces modèles le bon contexte au bon moment. Ce cours basé sur du texte vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'orchestration de modèles de langage larges (LLM) et de bases de données vectorielles pour créer des systèmes d'IA hautement contextuels et sensibles aux données. Vous passerez de la compréhension des invites de base à la structuration de flux de travail de récupération complexes, vous donnant les compétences nécessaires pour créer des applications d'IA prêtes à la production qui peuvent lire, analyser et interroger vos ensembles de données personnalisés. Ce que vous apprendrez: - Comprendre l'architecture de base de LangChain et la façon dont elle gère les modèles, les modèle graphiques et les chaînes - Mettre en œuvre la génération augmentée de récupération (RAG) pour fournir aux LLM des bases de connaissances externes et privées - Configurez Pinecone comme une base de données vectorielle haute performance pour stocker et interroger des intégrations de haute dimension - Appliquer des environnements virtuels et des appareils Python modernes pour maintenir des structures de projet IA propres et reproductibles - Pratiquer le segmentage et l'intégration de documents texte pour optimiser la pertinence de la recherche et la vitesse de récupération - Concevoir des flux de mémoire conversationnelle qui permettent aux LLM de se rappeler du contexte dans les interactions à plusieurs tours En commençant par les définitions fondamentales des espaces vectoriels et de l'orchestration LLM, le cours passe systématiquement par la génération intégrée, le stockage vectoriel et la construction de chaînes.Vous lirez des guides conceptuels clairs et étape par étape et analyserez des extraits de code pratiques qui démontrent des modèles d'intégration du monde réel. Ce cours est conçu pour les développeurs Python débutants ou intermédiaires qui souhaitent entrer dans le domaine de l'ingénierie de l’IA.Aucune expérience préalable avec les bases de données vectorielles ou le traitement du langage naturel n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les outils essentiels du développement d'applications d'IA modernes.