Construction de RAG Multimodal avec LangChain, Gemini et Chroma

Les applications d'IA modernes nécessitent plus que la génération de texte de base ; elles doivent être capables de rechercher, de raisonner et de synthétiser des informations à travers plusieurs formats, y compris le texte et les images. Ce cours offre une introduction claire, étape par étape, à la génération augmentée par récupération (RAG) et aux architectures multimodales. Vous comprendrez comment connecter des modèles de fondation multimodaux à des magasins vectoriels privés, permettant à vos applications de fournir des réponses fondées et précises à partir de matériel source complexe. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts clés de la génération augmentée par récupération et des embeddings multimodaux - Configurer les magasins vectoriels Chroma pour stocker, indexer et interroger des données textuelles et visuelles - Intégrer LangChain pour orchestrer la récupération de contexte, la construction de prompts et l'exécution du modèle - Connecter Gemini Pro et Vertex AI pour traiter les requêtes multimodales de manière transparente - Appliquer des techniques robustes de traitement de documents pour le découpage et la structuration de médias mixtes - Implémenter des modèles modernes d'ingénierie de prompts et des pratiques d'évaluation de la récupération En commençant par la terminologie fondamentale et les aperçus d'architecture, les modules basés sur le texte vous guident à travers des exemples de code pratiques et des modèles d'implémentation. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les praticiens de données et les débutants en IA générative qui cherchent à aller au-delà des chatbots simples sans nécessiter d'expertise préalable en apprentissage profond. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des pipelines de récupération multimodaux fiables et prêts pour la production.