LLM, Langchain, RAG de A à Z avec Python : devenir un expert

Les modèles de langage comme ChatGPT sont puissants, mais ils ont une limite majeure : ils ne connaissent pas vos données.C’est exactement ce que résout le RAG (Retrieval-Augmented Generation), aujourd’hui au cœur des assistants IA professionnels.Dans ce cours complet, vous allez apprendre à construire des assistants IA fiables, précis et exploitables en production, capables de répondre uniquement à partir de vos documents (PDF, Word, rapports internes, etc.).Nous partirons des bases pour comprendre comment fonctionne un pipeline RAG, puis nous passerons rapidement à la pratique avec Python, LangChain, LCEL, et plusieurs Vector Stores utilisés dans l’industrie.Vous apprendrez à :Ingestionner et nettoyer des documents (PDF, Word)Découper efficacement les textes en chunksGénérer des embeddings avec OpenAIIndexer vos données dans des Vector Stores comme Chroma, FAISS et PineconeConstruire des pipelines RAG modernes avec LCELCréer des assistants conversationnels avec mémoireDéployer des RAG offline, cloud ou scalablesÉviter les hallucinations grâce à des prompts contrôlésCe cours est orienté projet réel, avec des exemples concrets, des bonnes pratiques professionnelles et une approche claire, étape par étape.À la fin de ce cours, vous serez capable de concevoir vos propres assistants IA basés sur vos données, comme ceux utilisés en entreprise, en data science ou en IA générative.