Guide complet pour déployer les grands modèles d'IA : développement RAG-Agent et projets sectoriels en pratique !

Ce cours convient non seulement aux débutants, mais aide aussi les développeurs expérimentés à améliorer davantage leurs compétences en applications d'IA. Grâce à des connaissances clés telles que la modularisation, la conception d'Agent, la technologie Embedding, vous maîtriserez rapidement les détails techniques et les astuces pratiques des grands modèles d'IA dans des projets réels.

1. Introduction aux grands modèles d'IA et à la technologie RAG

• Fondamentaux de l'intelligence artificielle
  Comprenez les concepts de base de l'intelligence artificielle, en partant de l'arbre évolutif des grands modèles, pour maîtriser la classification et les voies de développement des technologies d'IA.
• Principes et pratique de la technologie RAG
  Étudiez en profondeur les principes fondamentaux de la technologie RAG et, à travers des cas pratiques, mettez-la en œuvre pour la maîtriser rapidement.

2. Approfondissement des technologies Embedding et de fine-tuning

• Principes et entraînement d'Embedding
  Maîtrisez le cœur de la technologie Embedding, découvrez des modèles classiques comme Word2Vec, CBOW, et apprenez à entraîner et affiner des modèles Embedding.
• Préparation des jeux de données de fine-tuning
  Dans cette leçon, nous vous apprendrons à préparer des jeux de données de fine-tuning et présenterons les techniques de pré-entraînement continu SFT et d'optimisation des préférences.

3. RAG avancé et architecture multi-Agent

• Technologies RAG avancées
  Découvrez les technologies avancées de RAG, telles que l'indexation hiérarchique, les fenêtres de phrases, les sous-requêtes, pour améliorer l'efficacité et la précision de la recherche.
• Architecture multi-Agent avec Langgraph
  Apprenez à mettre en œuvre la collaboration et le traitement intelligent dans un système multi-Agent, essentiel pour résoudre des problèmes complexes.

4. Projets pratiques et analyses de cas

• Projets pratiques avec Langchain et AutoGen
  À travers des cas concrets, étudiez les principes des projets Langchain et l'utilisation d'AutoGen pour améliorer vos compétences en développement de projets.
• Applications sectorielles et retours d'expérience sur le déploiement de RAG
  Découvrez comment la technologie RAG s'applique dans l'industrie réelle, du déploiement technique aux retours d'expérience, pour vous aider à promouvoir la mise en œuvre de l'IA en entreprise.

5. Bases de données vectorielles et recherche de similarité

• Choix et application des bases de données vectorielles
  Dans cette partie, vous apprendrez à choisir une base de données vectorielle appropriée et découvrirez les algorithmes de base et les applications pratiques de la recherche de similarité.
• Évaluation et optimisation de RAG
  Apprenez à évaluer les performances des modèles RAG et maîtrisez des techniques d'optimisation efficaces pour garantir l'excellence de votre modèle en application réelle.

Grâce à ce cours, vous maîtriserez une technologie complète des grands modèles d'IA, de la théorie à la pratique, et renforcerez votre compétitivité professionnelle. Que vous souhaitiez entrer dans le secteur de l'IA ou appliquer les technologies d'IA dans votre travail actuel, ce cours vous fournira une base technique solide et une expérience pratique.