Découvrez comment RAG (Génération Augmentée par Récupération) résout le défi de connecter des assistants IA comme ChatGPT à d'énormes dépôts de documents !
Dans cette vidéo complète, nous vous montrerons exactement comment faire en sorte que l'IA recherche, lise et comprenne de grands documents d'entreprise en utilisant des embeddings vectoriels et la recherche sémantique.
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📚 Ce que vous apprendrez :
• Qu'est-ce que RAG et pourquoi c'est révolutionnaire pour la recherche de documents IA
• Comment les embeddings vectoriels transforment les documents en données consultables
• Le processus RAG en 3 étapes : Récupération, Augmentation, Génération
• Recherche sémantique vs méthodes de recherche traditionnelles
• Stratégies de découpage critiques pour différents types de documents
• Démonstration RAG
⏱️ Horodatages :
00:00 - Introduction à RAG
00:24 - Pourquoi les méthodes de recherche traditionnelles ne fonctionnent pas
00:55 - La méthode RAG expliquée
01:54 - Étape 1 : Processus de récupération
02:25 - Étape 2 : Augmentation expliquée
03:15 - Étape 3 : Processus de génération
03:54 - Stratégies pour la calibration RAG
05:01 - Introduction à la démonstration pratique du laboratoire
05:27 - Démo - Configurer l'environnement de développement
06:10 - Démo - Initialiser la base de données vectorielle
06:29 - Démo - Stratégie de découpage et embedding
07:19 - Démo - Nourrir le cerveau de l'IA
07:50 - Démo - Recherche sémantique
08:16 - Démo - Lancer une interface web simple
09:43 - Conclusion & Accès gratuit au laboratoire
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