La demande des entreprises pour les compétences techniques en IA explose et les ingénieurs en IA qui peuvent travailler avec de grands modèles de langage (LLM) sont très demandés. Ce cours Fundamentals of Building IA Agents using RAG and LangChain développe des compétences prêtes à l'emploi qui alimenteront votre carrière dans l'IA.
Principes de base des agents IA utilisant RAG et LangChain
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
2 790 déjà inscrits
Inclus avec
(21 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Compétences prêtes à l'emploi en demande dont les entreprises ont besoin pour construire des agents IA à l'aide de RAG et LangChain en seulement 8 heures.
Comment appliquer les principes fondamentaux de l'apprentissage en contexte et les méthodes avancées de l'ingénierie des requêtes pour améliorer la conception des requêtes.
Concepts clés de LangChain, outils, composants, modèles de chat, chaînes et agents.
Comment appliquer les technologies RAG, PyTorch, Hugging Face, LLMs et LangChain à différentes applications.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Génération augmentée de récupération (RAG)
- Catégorie : Apprentissage en contexte et ingénierie de requête
- Catégorie : LangChain
- Catégorie : Bases de données vectorielles
- Catégorie : Chatbots
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septembre 2024
4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 2 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez comment le RAG est utilisé pour générer des réponses pour différentes applications telles que les chatbots. Vous découvrirez ensuite le processus RAG, l'encodeur de contexte et l'encodeur de question Dense Passage Retrieval (DPR) avec leurs tokenizers, ainsi que la bibliothèque Faiss développée par Facebook IA Research pour la recherche de vecteurs à haute dimension. Dans les laboratoires pratiques, vous utiliserez RAG avec PyTorch pour évaluer la pertinence du contenu et avec Hugging Face pour extraire des informations de l'ensemble de données.
Inclus
3 vidéos3 lectures2 devoirs2 éléments d'application1 plugin
Dans ce module, vous découvrirez l'apprentissage en contexte et les méthodes avancées d'ingénierie des requêtes pour concevoir et affiner les requêtes afin de générer des réponses pertinentes et précises de la part de l'IA. Vous serez ensuite initié au cadre LangChain, qui est une interface Open Source permettant de simplifier le processus de développement d'applications à l'aide de LLM. Vous découvrirez ses outils, ses composants et ses modèles de chat. Le module comprend également des concepts tels que les modèles d'invite, les sélecteurs d'exemples et les analyseurs de sortie. Vous explorerez ensuite le chargeur et le récupérateur de documents LangChain, les chaînes LangChain et les agents pour la construction d'applications. Dans les laboratoires pratiques, vous améliorerez les applications LLM et développerez un agent qui utilise les technologies intégrées LLM, LangChain et RAG pour une recherche interactive et efficace de documents.
Inclus
6 vidéos4 lectures2 devoirs3 éléments d'application2 plugins
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Foire Aux Questions
Avec 3 à 4 heures d'étude, vous pouvez compléter ce cours et acquérir les compétences professionnelles dont vous avez besoin pour impressionner un employeur en seulement huit heures !
Ce cours est de niveau intermédiaire, donc pour tirer le meilleur parti de votre apprentissage, vous devez avoir des connaissances de base de Python et PyTorch. Vous devriez également être familier avec l'apprentissage automatique et les concepts de réseaux neurones, et il est utile que vous soyez familier avec la modélisation du langage, les modèles transformateurs, GPT, et les principes fondamentaux de la mise au point.
Ce cours fait partie de la spécialisation en ingénierie de l'IA générative avec les LLM. Lorsque vous aurez terminé ce cours, vous aurez les compétences et la confiance nécessaires pour occuper des emplois tels que l'ingénieur IA, l'ingénieur NLP, l'ingénieur en apprentissage automatique, l'ingénieur en apprentissage profond, le scientifique des données ou le logiciel cherchant à travailler avec des LLM.