Construisez des applications IA conscientes du contexte avec LangChain, RAG et les bases de données vectorielles
La Retrieval Augmented Generation (RAG) résout une limitation fondamentale des grands modèles de langage : ils ne peuvent pas accéder à vos données ou documents privés. Cette formation vous apprend à combiner la couche d'orchestration de LangChain, les modèles d'embedding et les bases de données vectorielles pour que vos applications récupèrent le bon contexte au moment de la requête et l'alimentent à un LLM — produisant des réponses précises et fondées plutôt que des hallucinations. Ces compétences s'appliquent directement aux chatbots sur documentation interne, aux moteurs de recherche sémantique et aux pipelines IA en production.
Ce que vous apprendrez
Vous commencerez par comprendre conceptuellement comment fonctionnent les LLM et RAG, puis vous passerez aux abstractions fondamentales de LangChain : les chaînes, les prompts et la mémoire. De là, vous couvrirez le chargement de documents, la segmentation de texte et l'ensemble du pipeline d'embedding qui transforme le texte brut en vecteurs stockés dans une base de données vectorielle. Vous construirez et évaluerez une application RAG complète, personnaliserez les composants de LangChain et traiterez les risques de sécurité et éthiques spécifiques aux systèmes de récupération. Les modules avancés couvrent les stratégies de récupération hybride et dense, les architectures internes des bases de données vectorielles comme Pinecone, Weaviate et Chroma, et les préoccupations opérationnelles — latence, coût, monitoring — impliquées dans le déploiement de RAG en production. La formation se termine avec des motifs RAG agentiques où le retrieveur lui-même devient un outil qu'un LLM peut appeler dynamiquement.
Le parcours d'apprentissage
Douze cours progressent du niveau A1 au C2. Les deux premiers cours (A1–A2) établissent les fondamentaux : concepts LLM et RAG, puis les briques de LangChain. Les cours de niveau B (B1–B2) couvrent le traitement de documents, les embeddings, les fondamentaux des bases de données vectorielles, un cycle complet de construction et d'évaluation de RAG, la personnalisation de composants et les considérations de sécurité. Les cours C1 approfondissent les techniques de récupération avancées et offrent une vue détaillée des architectures de bases de données vectorielles, se terminant par Productioniser les systèmes RAG. Les deux projets capstone C2 — RAG agentique et intégration d'outils et Cas d'usage RAG avancés et tendances futures — couvrent les workflows multi-étapes d'agents et les motifs émergents à la frontière de l'ingénierie LLM appliquée.
Comment cela fonctionne
Chaque cours est divisé en leçons courtes et ciblées que vous complétez dans l'éditeur de code intégré avec retours en temps réel. Un tuteur IA est disponible quand vous êtes bloqué, et les exercices sont ancrés dans des scénarios réalistes — chargement de documents réels, interrogation de magasins vectoriels en direct et débogage de pipelines de récupération — afin que les compétences se transfèrent directement au travail en production.