Construisez et lancez des applications LLM qui fonctionnent à grande échelle
Les grands modèles de langage ne sont utiles que lorsqu'ils s'exécutent de manière fiable en production. Cette piste couvre l'ensemble des techniques qui rendent les applications LLM rapides, précises et rentables : Retrieval-Augmented Generation, bases de données vectorielles, cache des réponses et patterns de déploiement en production. L'approche est entièrement pratique — chaque concept correspond directement à du code que vous écriviriez dans un système réel.
Ce que vous apprendrez
Vous commencerez par les fondamentaux de RAG et apprendrez à connecter un LLM à un pipeline de récupération qui extrait le contexte pertinent au moment de la requête. De là, vous configurerez et interrogerez des bases de données vectorielles, implémenterez des couches de cache qui réduisent la latence et les coûts d'API, et construirez des pipelines robustes d'ingestion et de prétraitement des données. Les cours ultérieurs couvrent les méthodologies d'évaluation et de test pour les systèmes RAG, les Advanced RAG Techniques pour la précision et le rappel, et la Security and Reliability in LLM Production — incluant la limitation de débit, le basculement et les défenses contre l'injection de prompts.
Le parcours d'apprentissage
Douze cours couvrent les niveaux B1 à C2. Le premier cours, Introduction to LLM Production & RAG Fundamentals, est gratuit et établit le modèle conceptuel. Les cours B1–B2 construisent le pipeline opérationnel : votre première application RAG, intégration de base de données vectorielle, cache, prétraitement des données et évaluation. Les cours C1 élèvent le niveau avec Advanced RAG Techniques for Enhanced Performance, Optimizing RAG Performance and Cost Efficiency et Production Deployment Strategies for LLM Apps. La piste se termine au niveau C2 avec Scaling and Monitoring LLM Applications, couvrant la charge distribuée, l'observabilité et les alertes pour les systèmes actifs.
Comment ça marche
Chaque cours est divisé en courtes leçons pratiques que vous complétez dans l'éditeur intégré avec un retour en temps réel et un tuteur IA disponible quand vous êtes bloqué. Les exercices utilisent des données et configurations de service réalistes de sorte que ce que vous pratiquez reflète ce que les systèmes de production exigent réellement.