39 minutesPrésentation du RAG 2.0 : RAG agentique et graphes de connaissances (modèle gratuit)
Comparer récupération agentique et récupération par graphe dans une mise en œuvre concrète.
AI Engineer. Le PDG de LlamaIndex explique l’écart entre une démonstration naïve du RAG et un véritable pipeline — récupération de petits segments vers de grands contextes, routage des sous-questions, recherche hybride et évaluation. La structure de ses diapositives correspond presque directement aux sections du pipeline de l’article ; regardez la vidéo d’abord, puis relisez l’article avec ses schémas en tête.
Les API de LlamaIndex et les composants recommandés évoluent, mais les écarts entre démonstration et production restent les mêmes : qualité de l’ingestion, routage de la récupération, reclassement, évaluations et observabilité. Vérifiez les valeurs par défaut actuelles de la bibliothèque avant de les mettre en œuvre.
Identifier les contrôles de RAG en production absents des démonstrations naïves de chat avec des documents.
Avoir construit ou évalué un prototype RAG de base.
Dernière révision : 18 mai 2026
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39 minutesComparer récupération agentique et récupération par graphe dans une mise en œuvre concrète.
13 minutesChoisir entre l’ingénierie des prompts, le RAG, le fine-tuning ou leur combinaison en fonction du véritable mode de défaillance.
157 minutesRéaliser de bout en bout une quantification et des fine-tunings LoRA et QLoRA sur du matériel dont disposent déjà la plupart des développeurs.
Des cours externes sélectionnés pour approfondir ce sujet.
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
IBM AI Academy
Une réponse adaptée à l'ère de l'IA générative aux questions stratégiques des dirigeants. Trois cours courts, sans prérequis technique, expliquent où l'IA générative crée de la valeur, comment la gouverner de façon responsable et comment transformer une vague intention d'« utiliser l'IA » en un cas d'usage concret et défendable. Note de 4,6 sur environ 700 avis. À suivre avant la prochaine décision budgétaire liée à l'IA.