Dans ce cours, nous allons apprendre à optimiser les fichiers et les données pour la génération augmentée par récupération, ou RAG.

À l’issue de ce cours, vous disposerez d’étapes concrètes pour améliorer la qualité des réponses générées par un LLM utilisant une source de connaissances personnalisée.

Le RAG combine deux concepts puissants : la récupération et la génération. Cela permet à votre agent IA d’extraire des informations précises depuis de grandes sources de données, comme un catalogue produit ou une liste de politiques, puis d’utiliser des modèles de langage pour générer des réponses naturelles et informatives. Votre agent ne se contente donc pas de répondre, il fournit la bonne réponse issue d’une source fiable — rapidement et avec précision.

Mais voilà : la qualité des réponses de votre agent dépend fortement de la qualité et de la structure des données que vous lui fournissez. Si vos données sont désordonnées, redondantes ou non structurées, les réponses de votre agent en pâtiront. C’est là que la préparation des données devient essentielle. En préparant soigneusement vos données, vous posez les bases de réponses pertinentes, fiables et précises.

Dans cette série, nous vous expliquerons tout ce qu’il faut savoir pour préparer vos fichiers et données au RAG. Nous aborderons :

• Comment structurer vos documents pour plus de clarté,
• Les meilleures pratiques pour nettoyer et simplifier le texte,
• L’ajout de métadonnées et de résumés pour enrichir le contexte,
• L’optimisation des données non textuelles, comme les images et les tableaux,
• La validation et la maintenance des données.

Chaque vidéo détaillera ces étapes avec des exemples concrets, vous offrant des conseils pratiques à appliquer directement à vos projets d’IA. À la fin de cette série, vous saurez comment prendre n’importe quel jeu de données, le transformer pour le RAG et optimiser les performances de vos agents IA.