Créer des applications d'IA générative sur Google Cloud

Overview

Les applications d'IA générative peuvent créer de nouvelles expériences utilisateur qu'il était quasiment impossible d'obtenir avant l'invention des grands modèles de langage (LLM). En tant que développeur d'applications, comment pouvez-vous utiliser l'IA générative pour créer des applications interactives et performantes sur Google Cloud ? Dans ce cours, vous allez découvrir les applications d'IA générative, et comment vous pouvez utiliser la conception de requêtes et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des applications performantes à l'aide de LLM. Vous allez vous familiariser avec une architecture prête pour la production qui peut être utilisée pour les applications d'IA générative, et vous allez créer une application de chat basée sur des LLM et sur le RAG.

Syllabus

Applications d'IA générative

Dans ce module, vous en apprendrez plus sur les applications d'IA générative et sur les types d'applications qui peuvent exploiter la puissance de l'IA générative. Vous découvrirez également les modèles de fondation fournis par Google, et les défis que vous pouvez rencontrer en utilisant l'IA générative dans vos applications.

Requêtes

Dans ce module, vous allez découvrir les requêtes d'IA générative. Une requête désigne l'instruction en langage naturel envoyée à un modèle de langage afin d'obtenir une réponse. Vous pouvez concevoir vos requêtes de façon à améliorer les résultats renvoyés par un modèle.

Premiers pas avec Vertex AI Studio

Dans ce module, vous vous entraînerez à utiliser Vertex AI Studio, qui fournit des outils pour prototyper et régler rapidement les modèles avec vos propres données, et les déployer facilement dans des applications. Vous découvrirez les fonctionnalités multimodales de Gemini, la conception de requêtes et la génération de conversations.

RAG (génération augmentée par récupération)

Dans ce module, vous apprendrez à améliorer la justesse des modèles de fondation. Vous découvrirez la génération augmentée par récupération (ou RAG), une technique qui permet d'ancrer un modèle de fondation avec des sources de connaissances externes. Vous verrez également un exemple d'architecture de solution d'IA générative compatible avec le RAG sur Google Cloud.

Créer une application de chat basée sur des LLM et sur le RAG

Dans ce module, vous allez créer une application de chat qui utilise de grands modèles de langage (LLM) et la génération augmentée par récupération (RAG) pour créer des conversations intéressantes et informatives.