Mis à jour en mai 2025.Ce cours intègre maintenant Coursera Coach ! Une façon plus intelligente d'apprendre avec des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question les hypothèses et à approfondir votre compréhension à mesure que vous progressez dans le cours.Ce cours offre une exploration approfondie des systèmes de Génération augmentée de récupération (RAG), en mettant l'accent sur leur application pratique dans des scénarios du monde réel. A la fin du cours, vous aurez acquis une expertise dans des techniques avancées telles que l'expansion des requêtes, le reclassement et la recherche de passages denses. Vous comprendrez également les composants essentiels des systèmes RAG et apprendrez à relever les défis courants de leur mise en œuvre. Le cours commence par une introduction aux concepts de base des RAG, fournissant une base essentielle pour comprendre les approches RAG naïves et avancées. Vous plongerez dans la triade RAG et découvrirez les pièges associés aux premières étapes de la mise en œuvre des RAG, avant d'explorer des techniques plus sophistiquées. Les sections pratiques vous guideront pas à pas à travers des exercices pratiques qui impliquent le découpage du texte, l'incorporation de morceaux et l'exécution de recherches de similarité. Des sujets avancés tels que l'expansion de la requête avec des réponses générées, le reclassement à l'aide d'encodeurs croisés et la technique de récupération par passage dense (DPR) seront explorés de manière approfondie. Vous apprendrez également à visualiser vos résultats à l'aide de projections graphiques et d'embeddings pour une meilleure interprétation de vos données. Tout au long du cours, vous aurez de nombreuses occasions d'appliquer votre apprentissage dans des sessions pratiques et des défis pratiques. Ce cours est conçu pour les apprenants ayant une compréhension fondamentale de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Il convient aux professionnels et aux développeurs qui cherchent à maîtriser les systèmes avancés de RAG pour une recherche de documents et une génération de réponses plus efficaces. Une connaissance préalable de Python et des cadres d'apprentissage automatique est recommandée.

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Maîtriser les systèmes de Génération augmentée de récupération (RAG)
Ce cours fait partie de Spécialisation Génération augmentée de récupération

Instructeur : Packt - Course Instructors
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre les principes fondamentaux et les composants des systèmes de Génération Augmentée de Récupération (RAG).
Maîtriser des techniques avancées telles que l'expansion des requêtes et la recherche de passages denses (DPR) pour améliorer la recherche et la génération de réponses.
Apprendre à visualiser et à interpréter les résultats du RAG à l'aide d'embeddings et de projections graphiques.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Réduction de dimensionnalité
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
- Catégorie : Gestion des documents
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Prompt engineering
- Catégorie : Visualisation interactive des données
Détails à connaître

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7 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 8 modules dans ce cours
Dans ce module, nous présenterons le cours, nous expliquerons l'importance des systèmes RAG et nous donnerons un aperçu de la structure, en veillant à ce que vous soyez prêts pour les sessions pratiques en mettant en place l'environnement de développement requis.
Inclus
3 vidéos2 lectures
Dans ce module, nous approfondirons les systèmes RAG en explorant les concepts fondamentaux de la RAG et de la triade RAG. Nous examinerons également les limites de la RAG naïve et nous donnerons une compréhension complète de ses pièges courants.
Inclus
3 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous explorerons des techniques avancées de RAG, couvrant des sujets tels que l'expansion de la requête, l'intégration, les recherches de similarité et la génération de réponses. Des exercices pratiques vous guideront à travers ces méthodes avancées afin d'améliorer votre compréhension.
Inclus
7 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous allons nous plonger dans les aspects pratiques de l'expansion des requêtes avec des requêtes multiples. Vous acquerrez une expérience pratique de l'amélioration des processus de recherche par la génération de requêtes et serez confrontés à un défi consistant à appliquer ce que vous avez appris.
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5 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous aborderons les techniques de reclassement, en particulier l'utilisation d'encodeurs croisés, et nous montrerons comment classer les résultats et les faire passer par un LLM pour obtenir des réponses pertinentes. Nous aborderons également des applications pratiques qui consolideront votre compréhension.
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4 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous présenterons et mettrons en pratique la technique de récupération des passages denses (DPR), en vous offrant une session pratique pour comprendre sa mise en œuvre et son application dans les systèmes RAG.
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Dans ce module, nous aborderons brièvement d'autres techniques avancées utilisées dans les systèmes RAG, afin d'élargir vos connaissances et de présenter des méthodes alternatives pour améliorer les tâches de recherche et de génération.
Inclus
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Dans ce dernier module, nous conclurons le cours en discutant des orientations futures des systèmes RAG, en vous aidant à comprendre les progrès de cette technologie et ce qu'il y a lieu de faire à l'avenir.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
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