Ingénierie de l'IA Générative : Construction de systèmes LLM, RAG et Agentiques

L'IA générative évolue des simples invites vers des pipelines d'ingénierie sophistiqués qui alimentent des applications autonomes. Comprendre comment connecter les grands modèles de langage aux données du monde réel et aux outils externes est désormais une compétence essentielle pour les développeurs modernes. Dans ce guide écrit complet, vous passerez de débutant à praticien de l'IA capable, comprenant comment concevoir, construire et orchestrer des flux de travail d'IA complexes. Vous apprendrez les mécanismes des systèmes de récupération modernes et des configurations multi-agents, vous permettant de construire des applications capables de raisonner, de planifier et d'exécuter des tâches. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des LLM, les bases de l'ingénierie des invites et la terminologie clé. - Concevoir des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter les modèles à des bases de données vectorielles privées. - Construire des orchestrations et des flux de travail structurés en utilisant LangChain et LangGraph. - Configurer des systèmes multi-agents qui collaborent pour résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes. - Appliquer le protocole de contexte modèle (MCP) pour intégrer de manière transparente les modèles d'IA avec des outils et des sources de données externes. - Explorer les bases du réglage fin des modèles pour adapter les modèles à des tâches spécifiques au domaine. Le cours commence par les concepts fondamentaux et la terminologie avant de vous guider étape par étape à travers les bases de données vectorielles, les frameworks agentiques et les intégrations d'outils avancées. Vous lirez des explications claires et analyserez des extraits de code conçus pour renforcer votre compréhension pratique de l'architecture de l'IA. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les chefs de produit techniques et les passionnés de technologie qui débutent dans l'ingénierie de l'IA et souhaitent une base solide, conceptuelle et pratique sans nécessiter d'expérience préalable en apprentissage automatique. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre première génération de systèmes agentiques intelligents.