Création d'applications RAG avec Semantic Kernel et MongoDB

Les applications d'IA modernes nécessitent d'ancrer les grands modèles de langage avec vos propres données propriétaires pour éviter les hallucinations et fournir des réponses hautement pertinentes. Exploiter la puissance de la génération augmentée par récupération (RAG) est la clé pour y parvenir. Dans ce cours textuel, vous apprendrez à concevoir et à construire des pipelines RAG robustes en utilisant Semantic Kernel et MongoDB. Vous commencerez par les concepts fondamentaux des plongements vectoriels et de la recherche sémantique, puis vous progresserez vers l'intégration de ces composants dans une architecture d'application cohérente. Ce que vous apprendrez : Comprendre l'architecture fondamentale des systèmes de génération augmentée par récupération ; Configurer MongoDB comme une base de données vectorielle haute performance pour stocker et interroger des plongements ; Implémenter des requêtes de recherche sémantique pour récupérer des données contextuelles pertinentes ; Connecter les modèles de langage et les magasins de données en utilisant le framework d'orchestration Semantic Kernel ; Appliquer des techniques modernes d'ingénierie de prompt au sein de vos flux de travail d'orchestration ; Pratiquer la construction d'un pipeline RAG complet et textuel à partir de zéro. Le cours commence par une terminologie fondamentale concernant les plongements vectoriels et l'indexation de base de données avant de vous guider à travers des implémentations de code étape par étape et des modèles d'intégration. Ce cours est conçu pour les développeurs backend, les ingénieurs logiciels et les passionnés d'IA qui souhaitent apprendre l'architecture RAG à partir de zéro, sans expérience préalable requise en bases de données vectorielles. Commencez votre lecture dès aujourd'hui pour libérer le potentiel des applications intelligentes basées sur les données.