Vector Databases et Retrieval-Augmented Generation
Partie du cours Prompt Engineering
À la leçon 2, vous avez vu pourquoi un modèle hallucine : il prédit les tokens les plus probables, il ne va vérifier aucun fait, et tout ce qui échappe à son entraînement ou à sa fenêtre de contexte relève de la devinette. À la leçon 5, vous avez appris à remplir un modèle de prompt avec des données avant de l'envoyer.
Un modèle ne connaît que deux choses : ce qu'il a absorbé pendant son entraînement, et ce que vous mettez dans le prompt à l'instant même. Il ne voit pas le wiki de votre entreprise, ni les tickets de support de la semaine dernière, ni un PDF posé sur votre disque. Interrogez-le sur l'un de ces sujets et il produira un texte fluide, assuré et faux. C'est le problème d'hallucination de la leçon 2. ...
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Commencer cette leçonVector Databases et Retrieval-Augmented GenerationCe que vous allez apprendre
- Embeddings and vector similarity
- Chunking documents
- Vector databases and nearest-neighbor search
- Retrieval-augmented generation
- Grounding answers with citations
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Toutes les leçons de ce cours
11 leçons- 1Qu'est-ce qu'un prompt20 min
- 2Comment les grands modèles de langage génèrent du texte30 min
- 3Les cinq principes du prompting30 min
- 4Pratiques standard pour la génération de texte35 min
- 5Prompt Templates et Function Calling35 min
- 6Vector Databases et Retrieval-Augmented Generation40 min
- 7Autonomous Agents : memory et tools40 min
- 8Comment les diffusion models génèrent des images30 min
- 9Pratiques standards pour la génération d'images35 min
- 10Techniques d'image avancées : inpainting, outpainting et ControlNet35 min
- 11Construire des applications propulsées par l'IA40 min
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