RAG avec Python : Hybrid Search, Reranking et Rewriting

Les grands modèles de langage sont puissants, mais ils manquent souvent d'accès à vos données spécifiques. La Retrieval-Augmented Generation (RAG) comble cette lacune, vous permettant de connecter l'IA à des bases de connaissances personnalisées. Dans ce cours textuel, vous explorerez comment construire des systèmes RAG robustes en utilisant Python. En commençant par les concepts fondamentaux, vous progresserez vers l'implémentation de techniques modernes telles que le hybrid search, le reranking de résultats et le query rewriting pour améliorer considérablement la précision des réponses de l'IA. Ce que vous apprendrez : Comprendre l'architecture de base et la terminologie de la Retrieval-Augmented Generation ; Construire des pipelines RAG fondamentaux en utilisant Python et LangChain ; Implémenter des bases de données vectorielles pour stocker et récupérer des embeddings de documents ; Appliquer des techniques de hybrid search combinant recherche par mots-clés et recherche sémantique ; Améliorer la précision de l'IA en utilisant des modèles de reranking de résultats et de query rewriting ; Explorer les concepts modernes d'Agentic AI pour la récupération autonome de données. Le cours commence par des définitions claires de la terminologie de l'IA avant de passer à des implémentations pratiques en Python. Vous lirez des explications détaillées, examinerez des extraits de code et vous entraînerez à construire des systèmes de récupération d'IA textuels étape par étape. Ce cours est conçu pour les débutants et les développeurs en herbe ; aucune expérience préalable en machine learning avancé n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour débloquer la puissance du RAG moderne et construire des applications intelligentes basées sur les données.