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Catalogue de cours

Génération augmentée par recherche d’information

Donnez à votre LLM une mémoire fiable.

Les grands modèles de langage ignorent ce qui suit leur date limite d’entraînement, inventent des faits et n’ont jamais vu vos données privées. La génération augmentée par recherche d’information résout ces trois problèmes en récupérant les bons faits au moment de la requête et en les fournissant au modèle pour qu’il réponde avec des éléments concrets et des sources. Vous construirez un pipeline RAG complet en Python : charger, découper, vectoriser, stocker, chercher et générer. Vous l’améliorerez ensuite avec la recherche hybride, les modèles de reclassement et la reformulation des requêtes. Enfin, vous le mettrez en production : évaluer la fidélité avec des métriques de type RAGAS, réduire les hallucinations et les coûts, et se défendre contre l’injection de prompt et les fuites de données.

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Programme

  1. Section 1

    Pourquoi le RAG ?

    Découvrez les limites des grands modèles de langage et comment la recherche d’information y remédie.

    1. Les limites des LLM
    2. Qu’est-ce que le RAG ?
    3. RAG, entraînement spécialisé ou contexte long
    4. Anatomie d’une application RAG

  2. Section 2

    Construire le pipeline

    Assemblez la boucle RAG essentielle : charger, découper, vectoriser, stocker, chercher et générer.

    1. Chargement et découpage
    2. Vectoriser les fragments
    3. Rechercher le contexte
    4. Assembler le prompt

  3. Section 3

    Améliorer la recherche

    Améliorez la qualité avec la recherche hybride, les modèles de reclassement, la reformulation des requêtes et les filtres.

    1. Recherche hybride
    2. Reclasser les résultats
    3. Transformer les requêtes
    4. Filtres et diversité

  4. Section 4

    Le RAG en production

    Évaluez, sécurisez et faites évoluer le RAG, puis découvrez les avancées du domaine en 2026.

    1. Évaluer le RAG
    2. Réduire les hallucinations
    3. Sécurité, coût et cache
    4. RAG avancé

Parcours d’apprentissage

Ingénierie IA

Créez et exploitez un véritable produit d’IA : il recherche dans vos contenus, utilise uniquement les outils que vous avez autorisés, se teste toujours de la même façon, dispose d’un plan en cas de panne et affiche ses performances et ses coûts.

Suite de 11 cours

Développement Python et données

Analysez des données réelles et créez des outils testés qui communiquent avec des API externes en toute sécurité et recherchent dans vos contenus, avec Python, Git, SQL et la recherche vectorielle.

Suite de 10 cours

Votre idée en ligne. Commencez en 60 secondes.

Essai gratuit de 7 jours avec chaque offre pour les nouveaux membres · Résiliation à tout moment

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