Ce parcours d’apprentissage de d\u00e9marrage concerne les syst\u00e8mes de g\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e de r\u00e9cup\u00e9ration (RAG). Il couvre les techniques de RAG avanc\u00e9es et le RAG na\u00eff, l’int\u00e9gration LlamaIndex avec javaScript, le pr\u00e9traitement des donn\u00e9es non structur\u00e9es, le RAG avec graphes de connaissances et les applications RAG multimodales. Les participants acqui\u00e8rent une exp\u00e9rience pratique des bases de donn\u00e9es vectorielles, de la r\u00e9cup\u00e9ration dense, du reclassement bas\u00e9 sur encodeur crois\u00e9, de la construction de graphiques de connaissances \u00e0 l’aide de Neo4j et de la cr\u00e9ation d’applications RAG pr\u00eates pour la production avec des cadres modernes.<\/p>\n","description_paragraph":"
Ce parcours est destin\u00e9 aux ing\u00e9nieurs IA, aux scientifiques des donn\u00e9es, aux d\u00e9veloppeurs logiciels et aux professionnels techniques qui souhaitent ma\u00eetriser les syst\u00e8mes RAG pour leurs applications r\u00e9elles. Il convient \u00e9galement aux personnes avec une exp\u00e9rience dans la programmation de base qui veulent cr\u00e9er, optimiser et d\u00e9ployer des solutions avanc\u00e9es d’IA augment\u00e9e de r\u00e9cup\u00e9ration \u00e0 l’aide d’outils et de cadres dernier cri.<\/p>\n","category":"Professionnels du secteur technique"},"yoast_head":"\n