Spécialisation dans les systèmes RAG avancés et les bases de données vectorielles
Caractéristiques du parcours
Formation complète à votre rythme
Progression pédagogique optimisée
Pratique
Projets concrets et cas réels
Maîtriser les techniques RAG avancées
Optimiser les performances des systèmes RAG
Implémenter des RAG multimodaux
Déployer en production avec monitoring
Maîtrise approfondie des bases de données vectorielles
Exploration complète des bases vectorielles : Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant. Architecture, indexation HNSW, quantization et optimisation des performances.
Techniques RAG avancées pour des systèmes performants
Techniques avancées : Query expansion, HyDE, Multi-query retrieval, Reranking avec Cohere, Parent-Child chunking.
Construction et évaluation de systèmes RAG : métriques (faithfulness, relevance), RAGAS, testing et benchmarking.
Intégration de graphes de connaissances avec RAG
Combinaison de RAG et Knowledge Graphs : Neo4j, GraphRAG, extraction d'entités et relations pour enrichir le contexte.
Systèmes RAG multimodaux (texte, images, audio)
RAG multimodal avec GPT-4V, CLIP embeddings, traitement d'images et documents PDF complexes.