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Principes de base des agents IA utilisant RAG et LangChain

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Principes de base des agents IA utilisant RAG et LangChain

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Enseigné en Français (doublage IA)

Joseph Santarcangelo
Kang Wang
Sina Nazeri

Instructeurs : Joseph Santarcangelo

16 719 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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4.6

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Compétences en demande et prêtes à l'emploi que les entreprises recherchent pour construire des agents IA à l'aide de RAG et LangChain en seulement 8 heures

  • Comment appliquer les principes fondamentaux de l'apprentissage en contexte et de l'ingénierie avancée des requêtes pour améliorer la conception des requêtes ?

  • Les concepts clés de LangChain, y compris les outils, les composants, les modèles de chat, les chaînes et les agents

  • Comment construire des applications IA en intégrant les technologies RAG, PyTorch, Hugging Face, LLMs, et LangChain

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Agents IA génératifs
  • Catégorie : Prompt engineering
  • Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Intelligence artificielle

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Français (doublage IA)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 2 modules dans ce cours

Dans ce module, vous explorerez les principes fondamentaux de la Génération augmentée par récupération (RAG) et la façon dont elle est appliquée pour générer des réponses plus précises et tenant compte du contexte dans des applications telles que les chatbots et les agents IA intelligents. Vous découvrirez le processus complet de RAG, y compris son intégration avec LangChain pour construire des solutions d'IA modulaires et évolutives. Le module couvre des composants clés tels que la récupération de passages denses (DPR), qui utilise un encodeur de contexte et un encodeur de questions, chacun associé à des tokenizers pour convertir le texte dans un format lisible par la machine. Il présente également la bibliothèque Facebook IA similarity search (FIASS), développée par Facebook IA Research, pour effectuer des recherches de similarité efficaces dans des espaces vectoriels à haute dimension. En outre, vous acquerrez une expérience pratique grâce à des laboratoires qui se concentrent sur la mise en œuvre de systèmes basés sur RAG en utilisant deux cadres d'apprentissage automatique majeurs : Hugging Face, pour récupérer des informations à partir d'ensembles de données, et PyTorch, pour évaluer la pertinence du contenu et générer des réponses significatives.

Inclus

3 vidéos3 lectures2 devoirs2 éléments d'application1 plugin

Dans ce module, vous découvrirez l'apprentissage en contexte et les techniques avancées d'ingénierie des requêtes pour concevoir et affiner les requêtes afin de générer des réponses pertinentes et précises de la part de l'IA. Vous explorerez ensuite le cadre LangChain, une interface open source qui simplifie le développement d'applications IA à l'aide de grands modèles de langage (LLM). Les concepts clés couverts incluent les outils, les composants et les modèles de chat de LangChain, ainsi que les modèles d'invite, les sélecteurs d'exemple et les analyseurs de sortie. Vous examinerez également le chargeur et le récupérateur de documents de LangChain, les chaînes et les agents pour construire des applications intelligentes. Grâce à des travaux pratiques, vous appliquerez ces concepts pour améliorer les applications LLM et développer un agent IA qui intègre LLM, LangChain et RAG pour une recherche interactive et efficace de documents. De plus, un glossaire et une antisèche complète sont disponibles pour renforcer votre apprentissage.

Inclus

6 vidéos4 lectures2 devoirs3 éléments d'application2 plugins

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Instructeurs

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Révisé le 9 févr. 2025

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Révisé le 15 mars 2025

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