Tirez un maximum de ce cours
Introduction
Ce cours est conçu pour vous guider dans la mise en place d’un système RAG, directement applicable selon votre contexte. Vous apprendrez à manipuler vos données, à les structurer efficacement, et à intégrer un modèle de langage avancé pour offrir des réponses automatisées et contextualisées.
Que vous soyez responsable technique, développeur ou gestionnaire de projet, ce cours vous apportera une approche pragmatique pour passer rapidement de la théorie à la mise en œuvre concrète.
Rencontrez votre professeur
Ingénieur biomédical de formation, j'ai choisi OpenClassrooms pour me reconvertir en ingénierie IA. La pédagogie active m’a permis de découvrir une nouvelle passion que j’adore partager avec les personnes que je rencontre. De la traduction français-breton à la reconnaissance automatique de l’occupation des sols par images aériennes, jamais je n’aurais soupçonné que je puisse avoir l’occasion de travailler sur de tels sujets.
Aujourd'hui, je suis heureux de contribuer à ce cours dédié à la mise en œuvre de LLM et de systèmes RAG, en partageant mon expérience.
Découvrez le fonctionnement du cours
Connaissez-vous le principe d'un cours en ligne sur OpenClassrooms ?
Ce cours suit une progression logique que l'on a séquencée en 10 chapitres à suivre dans l'ordre.
Avant de démarrer, voici quelques conseils pour exploiter au mieux le contenu de ce cours et optimiser votre apprentissage :
Lisez le texte dans chaque chapitre pour comprendre pourquoi les concepts abordés sont importants.
Suivez les activités dans les “À vous de jouer” pour savoir comment vous pouvez mettre en œuvre ces concepts.
Profitez de chaque occasion de pratiquer en faisant une pause dans le cours, pour vous entraîner de votre côté et reproduire pas à pas ce que vous avez lu dans le cours !
Découvrez le projet fil rouge du cours
Le projet fil rouge de ce cours vous invite à concevoir un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) destiné à améliorer la gestion des demandes citoyennes au sein d’une mairie. Vous apprendrez à structurer et vectoriser des données locales pour alimenter un assistant virtuel basé sur un modèle de langage (LLM). À travers ce parcours, vous serez guidé dans la création d’une base vectorielle, l’ingénierie de prompts, ainsi que le développement d’une interface de chat. L’objectif est de vous permettre de déployer une solution automatisée, fiable et contextualisée, adaptée aux exigences du service public.
Téléchargez la fiche résumé du cours
Prêt à vous lancer dans l’implémentation d’un RAG pour votre LLM ? Retrouvez-moi dans le chapitre suivant !
