Construire des systèmes RAG : Recherche, Reranking et Évaluation

Alors que les Large Language Models (LLM) transforment le développement logiciel, la capacité à les connecter à des données personnalisées devient une compétence critique. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) est la norme de l'industrie pour rendre les réponses de l'IA précises et sensibles au contexte. Ce cours textuel vous guide dans la construction d'un système RAG à partir de zéro. Vous commencerez par la terminologie de base de l'IA et de la recherche vectorielle, puis vous progresserez vers l'implémentation de la recherche hybride, l'application de techniques de reranking et l'évaluation de la qualité des réponses de votre système en utilisant des modèles Python modernes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de la Retrieval-Augmented Generation et des modèles d'embedding. - Construire des pipelines de données personnalisés pour préparer et ingérer du texte dans des bases de données vectorielles modernes. - Implémenter des stratégies de recherche hybride combinant la recherche par mots-clés et la recherche sémantique. - Appliquer des algorithmes de reranking pour améliorer la pertinence du contexte récupéré. - Évaluer la précision et la qualité des réponses générées par les LLM en utilisant les métriques actuelles de l'industrie. - S'entraîner à intégrer les bases du prompt engineering pour optimiser les sorties de l'IA. Le programme suit une progression logique, des définitions de base et des concepts fondamentaux de l'IA aux étapes de mise en œuvre pratique. Vous lirez des explications claires et étudierez des extraits de code bien structurés pour développer votre compréhension de l'intégration backend de l'IA moderne. Conçu pour les débutants et les développeurs ayant des connaissances de base en programmation, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en machine learning. Commencez à lire dès aujourd'hui pour acquérir vos compétences fondamentales en Retrieval-Augmented Generation.