Dans ce cours, vous apprendrez à intégrer des données d'entreprise avec des grands modèles de langage (LLM) avancés en utilisant des techniques de Génération augmentée de récupération (RAG). Grâce à la pratique, vous construirez des applications alimentées par l'IA avec des outils tels que LangChain, FAISS et les API OpenAI. Vous explorerez les principes fondamentaux des LLM, l'architecture RAG, l'optimisation de la recherche vectorielle, l'ingénierie prompte et le déploiement évolutif de l'IA pour débloquer des informations exploitables et conduire des solutions intelligentes. Ce cours est idéal pour les scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique, les développeurs de logiciels et les passionnés qui sont désireux d'exploiter la puissance des grands modèles de langage (LLM) dans les applications d'entreprise. Que vous construisiez des solutions IA pour le service client, la génération de contenu, la gestion des connaissances ou la recherche de données, ce cours vous dotera de compétences pratiques pour combler le fossé entre les données d'entreprise et les capacités d'IA de pointe. Pour réussir ce cours, les apprenants devraient avoir une compréhension de base des principes d'apprentissage automatique et une certaine expérience pratique du travail avec de grands modèles de langage (tels que l'utilisation des API OpenAI ou des modèles Hugging Face). La maîtrise de la programmation Python est essentielle, ainsi qu'une compréhension de base du fonctionnement des API. Ces compétences fondamentales vous permettront de suivre confortablement les projets pratiques et les démonstrations techniques tout au long du cours. À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure d'intégrer de manière transparente les grands modèles de langage (LLM) aux applications de données d'entreprise, permettant ainsi des systèmes d'IA plus intelligents et plus conscients du contexte. Ils acquerront les compétences nécessaires pour évaluer et appliquer les techniques de Génération augmentée de récupération (RAG) afin d'améliorer à la fois la précision et l'efficacité des processus de recherche d'information et de génération de contenu. En outre, les apprenants maîtriseront l'art de l'affinage des requêtes pour optimiser la qualité et la pertinence des réponses générées par l'IA, et ils seront équipés pour concevoir et déployer des solutions évolutives, alimentées par la LLM, qui répondent aux défis complexes du monde réel auxquels sont confrontées les entreprises modernes.