Réglage fin et RAG - Comment les entreprises adaptent l'IA à leurs données

Aperçu public de la leçon

Apprenez quand et comment fine-tuner un modèle ou utiliser la génération augmentée par récupération pour construire des applications d'IA spécialisées par domaine.

Objectifs d’apprentissage

À la fin de cette leçon, tu comprendras :

• ✓Pourquoi les modèles génériques ne suffisent pas
• ✓Réglage fin : enseigner de nouvelles compétences au modèle
• ✓LoRA et QLoRA : réglage fin efficient
• ✓RAG : génération augmentée par récupération
• ✓Bases de données vectorielles

Plan de la leçon

1. Pourquoi les modèles génériques ne suffisent pas
2. Réglage fin : enseigner de nouvelles compétences au modèle
3. LoRA et QLoRA : réglage fin efficient
4. RAG : génération augmentée par récupération
5. Bases de données vectorielles
6. Quand fine-tuner vs quand utiliser le RAG
7. Exemples concrets
8. Construire un pipeline RAG en production