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Principes de base des agents IA utilisant RAG et LangChain
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Principes de base des agents IA utilisant RAG et LangChain

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Joseph Santarcangelo
Kang Wang
Sina Nazeri

Instructeurs : Joseph Santarcangelo

2 790 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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4.6

(21 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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

Détails à connaître

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septembre 2024

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

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

Instructeurs

Joseph Santarcangelo
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33 Cours1 705 081 apprenants

Offert par

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