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Mettez en place un RAG pour un LLM
Apprenez à créer un assistant virtuel municipal avec un système RAG : structuration des données, base vectorielle, LLM et interface de chat clé en main.Hard
10 hours
Interested in this free-access course?
Vous utilisez un modèle de langage, mais ses réponses sont parfois erronées ou inventées ?
Ces hallucinations peuvent poser problème lorsqu'il s'agit de fiabilité et de précision.
Sans un accès direct à des sources pertinentes, votre LLM risque de fournir des informations non vérifiables, ce qui peut nuire à la confiance et à la qualité de vos résultats.
Avec ce cours, vous allez apprendre à mettre en place un système RAG, qui améliore la justesse des réponses en s'appuyant sur des documents pertinents.
Ne laissez plus les hallucinations compromettre vos projets !
Suivez ce cours et donnez à votre LLM des réponses ancrées dans les faits.
Learning outcomes
- Préparer sa base de données vectorielle
- Spécialiser le LLM à son cas d'usage
Requirements
Pour suivre ce cours, vous devez maîtriser les compétences suivantes :
-
manipuler les fonctions de base d’un modèle prédictif ;
-
transformer vos jeux de données ;
-
optimiser les performances d’un modèle ;
-
mettre en place un modèle de Deep Learning ;
-
adapter les paramètres d'un modèle de Deep Learning afin de l'améliorer ;
-
Effectuez un pré-traitement de corpus de texte ;
-
Maîtrisez les techniques de bag-of-words et de plongements de mots ;
-
Modélisez des sujets de manière non-supervisée ;
-
Classer des corpus de texte avec des méthodes supervisées (réseaux de neurones).
Vous pouvez suivre ce cours pour développer ces compétences :
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- Individual mentoring
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Table of contents
- Part 1
Préparez votre base de données vectorielle
- Part 2
Spécialisez le LLM à votre cas d'usage
