RAG de bout en bout avec Weaviate

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 03/2026

Maîtrisez RAG avec Weaviate. Intégrez du texte et des images pour les récupérer, et expérimentez la recherche vectorielle, BM25 et hybride.

Description du cours

Apprenez à passer d’appels LLM simples à des workflows RAG multimodaux avec Weaviate ! Vous verrez comment traiter des documents PDF pour extraire les contenus clés comme les paragraphes, les titres et les tableaux. Vous générerez des embeddings et stockerez ces données pour la recherche avec Weaviate. Enfin, vous rédigerez des invites de récupération efficaces à transmettre aux modèles génératifs. Pour couronner le tout, vous traiterez les PDF comme des images afin de capturer le contexte perdu des images et des graphiques. Vous utiliserez le modèle d’embeddings multimodal ColPali avec un modèle génératif multimodal d’OpenAI pour commencer à converser avec des images et des documents !

Prérequis

Working with the OpenAI API

Fondamentaux de RAG avec Weaviate

Découvrez comment Weaviate rend possibles les applications RAG ! Vous construirez manuellement un workflow RAG de bout en bout pour vous familiariser avec les étapes Retrieval–Augmentation–Generation. Cette compréhension vous permettra, au chapitre 2, de mettre en place des workflows RAG plus robustes et optimisés avec Weaviate.

De RAG à réussite !

50 XP

Génération de texte avec des LLM

100 XP

Créer des embeddings de texte

100 XP

Comparer des embeddings de texte

100 XP

Assembler le "R", le "A" et le "G"

100 XP

Commencer le chapitre

RAG de bout en bout avec Weaviate

Même s’il est amusant de coder des workflows RAG à la main, vous pourriez passer à côté d’optimisations offertes par des outils comme Weaviate. Dans ce chapitre, vous allez générer des embeddings, stocker, récupérer et générer des réponses, le tout avec Weaviate !

Workflows RAG avec Weaviate

50 XP

Extraction de texte PDF et découpage en segments

100 XP

Premiers pas avec Weaviate

100 XP

Requêtes dans Weaviate

100 XP

RAG de bout en bout

100 XP

Commencer le chapitre

RAG multimodal

Dans le chapitre précédent, vous avez utilisé le contenu textuel des PDF pour construire vos segments de document, mais laissé de côté le contenu image. Cela fait perdre beaucoup de contexte potentiellement utile pour la récupération et la génération ! Dans ce chapitre, vous utiliserez les modèles multimodaux ColPali pour créer des embeddings et générer du texte et des images afin d’apporter davantage de contexte aux réponses de votre modèle.

RAG avec texte et images

50 XP

Préparer le RAG multimodal

100 XP

RAG multi-modal avec Weaviate

100 XP

Félicitations !

50 XP

Commencer le chapitre

RAG de bout en bout avec Weaviate

Cours
terminé

Obtenez un certificat de réussite

Ajoutez cette certification à votre profil LinkedIn, à votre CV ou à votre portfolio
Partagez-la sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performanceS'inscrire maintenant

RAG de bout en bout avec Weaviate

Former une équipe ?

Description du cours

Prérequis

Fondamentaux de RAG avec Weaviate

RAG de bout en bout avec Weaviate

RAG multimodal

Obtenez un certificat de réussite

Rejoignez plus de 19 millions d'utilisateurs et commencez RAG de bout en bout avec Weaviate dès aujourd'hui !

Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp

Description du cours

Obtenez un certificat de réussite

Rejoignez plus de .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 millions d'utilisateurs et commencez RAG de bout en bout avec Weaviate dès aujourd'hui !

Créez votre compte gratuitement

Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp

Rejoignez plus de 19 millions d'utilisateurs et commencez RAG de bout en bout avec Weaviate dès aujourd'hui !