Generative AI
Foundation models, RAG, agents and prompt engineering on Google Cloud.
Everything you need to go from a Gemini prototype to a production generative AI application: retrieval-augmented generation (RAG), agents, evaluation and prompting best practices.
Courses 7
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Build a RAG on GCP
From document ingestion to a production agent: Vertex AI RAG Engine, Gemini and Cloud Run.
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RAG sur vos documents Google Drive (puis OneDrive, SharePoint) — sur Google Cloud
Quatre kits RAG testés en vrai sur vos documents Drive, SharePoint et OneDrive : RAG Engine + synchro, Gemini Enterprise natif, hybride, et 100 % local avec Claude.
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Les fondamentaux de l'IA générative
Comprendre en mots simples comment fonctionne un assistant comme Claude ou Gemini, ce qu'il sait faire, ses limites, et choisir un premier cas d'usage utile pour votre équipe.
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Prompt engineering : de la consigne au système fiable
Écrire, structurer, versionner et tester des prompts qui donnent des réponses fiables en production, du service client à la génération de contenu.
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Construire un agent IA de A à Z
Coder en Python un agent qui appelle des outils, lui donner une mémoire, le brancher via MCP puis le passer en production avec Google ADK et Cloud Run.
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Évaluer et fiabiliser une application LLM
Construire un jeu de données doré, mesurer un assistant RAG avec des métriques et un LLM-juge, le protéger en production et bloquer les régressions en CI.
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IA responsable et sécurité des LLM
Identifier les risques d'un assistant IA (OWASP Top 10 LLM), poser les bonnes parades techniques, respecter le RGPD et l'AI Act, puis gouverner les usages en entreprise.
Articles 2
- Article
Checklist prompt engineering
Les vérifications à faire avant de mettre un prompt en production.
- Article
EdgeQuake : un Graph-RAG en Rust prêt pour la production
Fiche de lecture : ce qu'apporte EdgeQuake (LightRAG en Rust sur Postgres), ses modes de requête, ses chiffres face à LightRAG et comment l'essayer en 5 minutes.