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Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Intermédiaire2 h

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

Python1 h - 3 h3,500 XPAttestation de réussite

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Plébiscité par des apprenants dans des milliers d’entreprises

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Prérequis

Programme de formation

Plan du cours

1

Génération augmentée par récupération

  • Récupération structurée

    Vous apprendrez à construire des systèmes RAG basés sur SQL qui convertissent des questions en langage naturel en requêtes SQL valides, les valident en toute sécurité, les exécutent sur des bases de données et synthétisent les résultats en réponses LLM précises — vous permettant ainsi de tirer des enseignements de données relationnelles sans que les experts métier n'aient besoin d'écrire de requêtes.

  • Recherche sémantique

    Vous apprendrez à construire des systèmes de RAG sémantique qui extraient des informations pertinentes de documents non structurés à l'aide d'embeddings et de bases de données vectorielles — du prétraitement des documents en chunks consultables à la mise en œuvre de la recherche sémantique en temps réel et de la génération de réponses — vous permettant ainsi de tirer parti de la majeure partie des données d'entreprise qui se présentent sous forme de documents et de texte libre.

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Retrieval-Augmented Generation with LangChain

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