Fondamentaux de RAG : Context Engineering et Reranking

Les Large Language Models sont puissants, mais ils ont souvent du mal avec la précision et génèrent de fausses informations. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) résout ce problème en fournissant un contexte pertinent, rendant les applications d'IA fiables et factuelles. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de la construction de pipelines RAG efficaces. Vous commencerez par la terminologie fondamentale des vector databases et des embedding models, puis vous progresserez vers des techniques pratiques de context engineering et de reranking. À la fin du cours, vous saurez comment structurer efficacement le contexte pour prévenir les hallucinations de l'IA et améliorer la qualité des réponses. Ce que vous apprendrez : Comprendre les concepts fondamentaux de la Retrieval-Augmented Generation et de la vector search. Concevoir des pipelines de contexte efficaces pour fournir des données précises aux Large Language Models. Appliquer des techniques de reranking pour prioriser les informations les plus pertinentes pour vos prompts. Pratiquer les bases du prompt engineering pour guider les modèles et réduire les hallucinations. Implémenter des modèles de récupération modernes pour améliorer la fiabilité des applications d'IA. Le cours progresse logiquement de la terminologie de base de l'IA et des concepts de vector database vers des exercices écrits pratiques de structuration de contexte. Vous lirez des explications claires et des extraits de code qui illustrent l'architecture RAG moderne. Ce cours est conçu pour les débutants, les développeurs en herbe et les passionnés de technologie, sans aucune expérience préalable en machine learning requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour bâtir une base solide dans le développement d'IA moderne et le context engineering.