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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.

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IBM AI Engineering Certificat Professionnel
Spécialisation L'IA générative avec les LLMs
IBM - Ingénierie de l'IA générative Certificat Professionnel

Enseigné en Français (doublage IA)

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Joseph Santarcangelo
Kang Wang
Sina Nazeri

Instructeurs : Joseph Santarcangelo

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Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

4.3 (15 évaluations)
Joseph Santarcangelo
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Kang Wang
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Wojciech 'Victor' Fulmyk
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niveau Intermédiaire

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Niveau intermédiaire

Connaissance pratique de Python, PyTorch et de l'architecture des transformateurs. Vous devez également être familier avec l'apprentissage automatique et les concepts de réseaux neurones.

7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

  • Compétences en demande et prêtes à l'emploi que les entreprises recherchent 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 de l'ingénierie avancée des requêtes pour améliorer la conception des requêtes ?

  • Les concepts clés de LangChain, y compris les outils, les composants, les modèles de chat, les chaînes et les agents

  • Comment construire des applications IA en intégrant les technologies RAG, PyTorch, Hugging Face, LLMs, et LangChain

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Intelligence artificielle
    Intelligence artificielle
  • Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
    Traitement du langage naturel (NLP)
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
    Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
    Grand modèle de langage (LLM)
  • Catégorie : OpenAI
    OpenAI
  • Catégorie : Agents IA génératifs
    Agents IA génératifs
  • Catégorie : Prompt engineering
    Prompt engineering
  • Catégorie : ChatGPT
    ChatGPT
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Évaluations

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 2 modules dans ce cours

La demande des entreprises pour des compétences techniques en IA explose, et les ingénieurs en IA qui peuvent travailler avec de grands modèles de langage (LLM) sont très demandés. Ce cours Fundamentals of Building IA Agents using RAG and LangChain développe des compétences prêtes à l'emploi qui alimenteront votre carrière en IA. Dans ce cours, vous explorerez la Génération augmentée de récupération (RAG), l'ingénierie de la requête et les concepts de LangChain. Vous découvrirez le processus RAG, ses applications, les encodeurs et les tokenizers, ainsi que la bibliothèque FAISS pour la recherche vectorielle en haute dimension. Ensuite, vous appliquerez l'apprentissage en contexte et les techniques avancées d'ingénierie de requête, y compris les modèles de requête et les sélecteurs d'exemples, pour générer des réponses précises. Vous travaillerez également avec les outils, les composants, les chargeurs de documents, les récupérateurs, les chaînes et les agents de LangChain pour simplifier le développement d'applications basées sur le LLM. Grâce à des travaux pratiques, vous développerez des agents IA qui intègrent les technologies LLM, LangChain et RAG. Vous réaliserez également un projet réel que vous pourrez présenter lors d'entretiens. Une antisèche complète et un glossaire sont inclus pour renforcer votre apprentissage. Inscrivez-vous dès aujourd'hui et construisez des compétences en IA générative en demande en seulement 8 heures !

Dans ce module, vous explorerez les principes fondamentaux de la Génération augmentée par récupération (RAG) et la façon dont elle est appliquée pour générer des réponses plus précises et tenant compte du contexte dans des applications telles que les chatbots et les agents IA intelligents. Vous découvrirez le processus complet de RAG, y compris son intégration avec LangChain pour construire des solutions d'IA modulaires et évolutives. Le module couvre des composants clés tels que la récupération de passages denses (DPR), qui utilise un encodeur de contexte et un encodeur de questions, chacun associé à des tokenizers pour convertir le texte dans un format lisible par la machine. Il présente également la bibliothèque Facebook IA similarity search (FIASS), développée par Facebook IA Research, pour effectuer des recherches de similarité efficaces dans des espaces vectoriels à haute dimension. En outre, vous acquerrez une expérience pratique grâce à des laboratoires qui se concentrent sur la mise en œuvre de systèmes basés sur RAG en utilisant deux cadres d'apprentissage automatique majeurs : Hugging Face, pour récupérer des informations à partir d'ensembles de données, et PyTorch, pour évaluer la pertinence du contenu et générer des réponses significatives.

Inclus

3 vidéos3 lectures2 devoirs2 éléments d'application1 plugin

3 vidéos•Total 19 minutes
  • Introduction au cours•2 minutes•Prévisualiser le module
  • RAG•7 minutes
  • RAG, codeurs et FAISS•9 minutes
3 lectures•Total 19 minutes
  • Aperçu du cours•10 minutes
  • Aperçu des spécialisations•7 minutes
  • Lecture : Résumé et points forts•2 minutes
2 devoirs•Total 24 minutes
  • Quiz noté : Cadre RAG•15 minutes
  • Quiz pratique : Introduction au RAG•9 minutes
2 éléments d'application•Total 120 minutes
  • Lab : RAG avec visage étreint•60 minutes
  • Lab : RAG avec PyTorch•60 minutes
1 plugin•Total 1 minute
  • Conseils utiles pour l'achèvement des cours•1 minute

Dans ce module, vous découvrirez l'apprentissage en contexte et les techniques 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 explorerez ensuite le cadre LangChain, une interface open source qui simplifie le développement d'applications IA à l'aide de grands modèles de langage (LLM). Les concepts clés couverts incluent les outils, les composants et les modèles de chat de LangChain, ainsi que les modèles d'invite, les sélecteurs d'exemple et les analyseurs de sortie. Vous examinerez également le chargeur et le récupérateur de documents de LangChain, les chaînes et les agents pour construire des applications intelligentes. Grâce à des travaux pratiques, vous appliquerez ces concepts pour améliorer les applications LLM et développer un agent IA qui intègre LLM, LangChain et RAG pour une recherche interactive et efficace de documents. De plus, un glossaire et une antisèche complète sont disponibles pour renforcer votre apprentissage.

Inclus

6 vidéos4 lectures2 devoirs3 éléments d'application2 plugins

6 vidéos•Total 33 minutes
  • Introduction à LangChain•4 minutes•Prévisualiser le module
  • Introduction à l'ingénierie des requêtes et à l'apprentissage en contexte•5 minutes
  • Méthodes avancées d'ingénierie de requête•5 minutes
  • LangChain : Concepts de base•6 minutes
  • Documents LangChain pour la création d'applications RAG•4 minutes
  • Chaînes et agents LangChain pour les applications de construction•6 minutes
4 lectures•Total 9 minutes
  • Résumé et points forts•3 minutes
  • Conclusion du cours•2 minutes
  • Félicitations et prochaines étapes•2 minutes
  • Remerciements de l'équipe du cours•2 minutes
2 devoirs•Total 39 minutes
  • Quiz noté : Ingénierie de requête et LangChain•21 minutes
  • Quiz pratique : Ingénierie de requête et LangChain•18 minutes
3 éléments d'application•Total 130 minutes
  • Laboratoire : Ingénierie en contexte et modèles de requête•30 minutes
  • Lab : LangChain•40 minutes
  • Projet guidé : Résumer des documents privés à l'aide de RAG, LangChain et LLMs•60 minutes
2 plugins•Total 30 minutes
  • Aide-mémoire : Principes de base de la construction d'agents IA à l'aide de RAG et LangChain•15 minutes
  • Glossaire : Principes de base de la construction d'agents IA à l'aide de RAG et LangChain•15 minutes

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Offert par

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Chez IBM, nous savons à quel point la technologie évolue rapidement et nous reconnaissons le besoin crucial pour les entreprises et les professionnels d'acquérir rapidement des compétences pratiques prêtes à l'emploi. En tant qu'innovateur technologique leader sur le marché, nous nous engageons à vous aider à prospérer dans ce paysage dynamique. Grâce à IBM Skills Network, nos programmes de formation conçus par des experts en IA, développement de logiciels, cybersécurité, science des données, gestion d'entreprise, et plus encore, fournissent les compétences essentielles dont vous avez besoin pour décrocher votre premier emploi, faire progresser votre carrière ou favoriser la réussite de votre entreprise. Que vous vous perfectionniez ou que vous perfectionniez votre équipe, nos cours, nos spécialisations et nos certificats professionnels développent l'expertise technique qui vous assure, ainsi qu'à votre organisation, d'exceller dans un monde compétitif.

En savoir plus sur Apprentissage automatique

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
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    IBM

    Project: Generative AI Applications with RAG and LangChain

    Cours

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    AI Agents in LangGraph

    Projet

  • Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    C

    Coursera Instructor Network

    Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    E

    Edureka

    Generative AI Architecture and Application Development

    Cours

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.6

115 avis

  • 5 stars

    76,72 %

  • 4 stars

    14,65 %

  • 3 stars

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  • 2 stars

    1,72 %

  • 1 star

    2,58 %

Affichage de 3 sur 115

M
MS
5

Révisé le 27 avr. 2025

An amazing course. A little fast paced but fulfills its purpose of delivering the knowledge in a such a short span of time.

M
MM
5

Révisé le 9 févr. 2025

The hands-on is manageable, yet allow learners to experience the actual flow of using the tools.

A
AM
4

Révisé le 15 mars 2025

The robotic voice of the reader made the experience a little fake, but the content was interesting

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Foire Aux Questions

Avec 3 à 4 heures d'étude, vous pouvez compléter ce cours et acquérir les compétences professionnelles dont vous avez besoin pour impressionner un employeur en seulement huit heures !

Ce cours est de niveau intermédiaire, donc pour tirer le meilleur parti de votre apprentissage, vous devez avoir des connaissances de base de Python et PyTorch. Vous devriez également être familier avec l'apprentissage automatique et les concepts de réseaux neurones, et il est utile que vous soyez familier avec la modélisation du langage, les modèles transformateurs, GPT, et les principes fondamentaux de la mise au point.

Ce cours fait partie de la spécialisation en ingénierie de l'IA générative avec les LLM. Lorsque vous aurez terminé ce cours, vous aurez les compétences et la confiance nécessaires pour occuper des emplois tels que l'ingénieur IA, l'ingénieur NLP, l'ingénieur en apprentissage automatique, l'ingénieur en apprentissage profond, le scientifique des données ou le logiciel cherchant à travailler avec des LLM.

Seul un navigateur web moderne est nécessaire pour suivre ce cours et tous les travaux pratiques.

Vous aurez accès gratuitement à des environnements basés sur le cloud pour effectuer les travaux pratiques.

L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :

  • Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.

  • Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.

Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours du certificat et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. De là, vous pourrez l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.

Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complèteS’ouvre dans un nouvel onglet.

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