Dans ce cours, vous apprendrez à construire des applications de Génération augmentée de récupération (RAG) en utilisant LlamaIndex et JavaScript. En commençant par une introduction à la structure du cours et aux prérequis, vous plongerez directement dans l'apprentissage pratique pour construire des applications prêtes à la production. À la fin du cours, vous serez en mesure d'intégrer diverses sources de données, de configurer un compte OpenAI et d'utiliser des outils puissants tels que le RouterQueryEngine pour gérer des requêtes avancées. Le cours commence par la mise en place de votre environnement de développement avec NodeJS et OpenAI. Vous serez introduit à LlamaIndex, explorerez ses fonctionnalités principales et plongerez rapidement dans les principes fondamentaux des systèmes RAG, de l'ingestion de données et de l'indexation à l'interrogation et à la construction de systèmes RAG personnalisés. En cours de route, vous acquerrez des connaissances approfondies sur la façon de traiter différents types de données, tels que les PDF, et sur la façon d'interagir avec votre système à l'aide d'une API Express. Au fur et à mesure de votre progression, vous aborderez des concepts plus avancés, tels que la gestion de plusieurs moteurs de requête, l'utilisation d'agents et l'incorporation de techniques de niveau production pour rendre vos applications RAG robustes et extensibles. Le cours se termine par la construction d'une application de chatbot Full stack avec NextJS et son déploiement sur Vercel. Vous quitterez le cours avec la capacité de développer, déployer et maintenir des applications RAG sophistiquées. Ce cours est idéal pour les développeurs ayant une solide compréhension de JavaScript et des concepts de développement web de base qui souhaitent en apprendre davantage sur les systèmes RAG et leur application dans des projets du monde réel. Aucune expérience préalable avec LlamaIndex n'est nécessaire, mais une familiarité avec NodeJS et les API est recommandée.