Introduction aux concepts de la génération augmentée par récupération
Débutant
Ingénieur IA
Développeur
Architecte de solutions
Étudiant
Microsoft Foundry
La génération augmentée par récupération (RAG) aide les applications IA génératives à produire des réponses qui sont ancrées dans des informations pertinentes. Dans ce module, vous allez découvrir comment une solution RAG prépare, récupère et utilise des données pour générer des réponses.
Objectifs d’apprentissage
À la fin de ce module, vous serez en mesure de :
- Expliquer l’objectif et les avantages de la génération augmentée par récupération (RAG).
- Décrire la façon dont les données sont préparées pour la récupération.
- Décrivez comment une solution RAG récupère les informations pertinentes et l’utilise pour générer une réponse fondée.
- Identifiez les considérations relatives à l’évaluation et à l’amélioration d’une solution RAG.
Prérequis
Voici les prérequis pour commencer ce module :
- Connaissance des concepts et de la terminologie de l’IA générative.
- Une compréhension de base des grands modèles de langage (LLM) et des requêtes.