RAG

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Retrieval Augmented Generation : embeddings, vector stores et pipelines

RAGIntermédiaire

Stratégies de Chunking et Indexation pour le RAG

La qualité d'un RAG repose à 80% sur le chunking. Découvrez comment découper vos documents pour maximiser la pertinence des réponses de votre agent IA.

20 min11
RAGAvancé

GraphRAG et Hybrid Search : BM25 + Vecteur

Le RAG vectoriel pur a ses limites. Hybrid search (BM25 + embedding) et GraphRAG résolvent les cas complexes — apprenez à les implémenter avec Agno et LanceDB.

25 min10
RAGIntermédiaire

Vector Databases : pgvector vs Pinecone vs Weaviate : Comparatif Complet

pgvector, Pinecone, Weaviate, LanceDB, Qdrant… comment choisir sa vector database ? Comparatif complet avec intégration Agno et cas pratique Supabase.

18 min11
RAGAvancé

Évaluer un Système RAG avec Ragas

Comment savoir si votre RAG fonctionne vraiment ? Découvrez Ragas, le framework d'évaluation standard, et apprenez à mesurer faithfulness, relevancy et recall.

22 min11
RAGAvancé

RAG Avancé et Agentic RAG avec Agno

Maîtrisez le RAG en production : reranking, Agentic RAG avec KnowledgeTools, mémoire persistante, multi-sources et évaluation de la qualité.

30 min24
RAGDébutant

Comprendre le RAG : Donner une Mémoire à l'IA

Découvrez le Retrieval Augmented Generation : pourquoi les LLMs hallucinent, comment le RAG résout ce problème et les concepts clés (embeddings, vector search, chunking).

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RAGIntermédiaire

Construire un RAG avec Agno

Créez votre premier pipeline RAG fonctionnel avec le framework Agno : Knowledge Base, embeddings, vector search hybride et Agent intelligent.

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