Dans ce cours, nous apprendrons à optimiser les fichiers et les données pour la génération assistée par récupération (RAG).
À la fin de ce cours, vous disposerez d'étapes concrètes à suivre pour améliorer la qualité des réponses générées par LLM lors de l'utilisation d'une source de connaissances personnalisée.
RAG combine deux concepts puissants : l'extraction et la génération. Il permet à votre agent d'IA d'extraire des informations précises de vastes sources de données, comme un catalogue de produits ou une liste de polices, puis d'utiliser des modèles de langage pour générer des réponses naturelles et informatives. Cela signifie qu'un agent ne se contente pas de donner une réponse, mais qu'il fournit la bonne réponse provenant d'une source fiable, rapidement et avec précision.
Mais il faut savoir que la qualité des réponses de votre agent dépend fortement de la qualité et de la structure des données que vous lui fournissez. Si les données sont encombrées, redondantes ou non structurées, les réponses de votre agent le reflèteront. C'est là que le prétraitement des données devient crucial. En préparant soigneusement vos données, vous posez les bases de réponses de haute qualité, significatives et précises.
Dans cette série, nous vous guiderons à travers tout ce que vous devez savoir pour que vos fichiers et vos données soient prêts pour RAG. Nous aborderons les points suivants :
- Comment structurer vos documents pour plus de clarté,
- Meilleures pratiques pour nettoyer et simplifier les textes,
- Ajout de métadonnées et de résumés pour un contexte plus riche,
- Optimisation des données non textuelles, comme les images et les tableaux,
- Validation et maintenance des données.
Chaque vidéo décompose ces étapes à l'aide d'exemples, en vous donnant des informations exploitables que vous pourrez appliquer directement à vos projets d'IA. À la fin de cette série, vous disposerez des outils nécessaires pour prendre n'importe quel ensemble de données, le transformer pour RAG et optimiser les performances de vos agents d'IA.
