Modèles de fondation, RAG, agents et prompt engineering sur Google Cloud.
9 contenus
De l'ingestion de documents à l'agent en production : Vertex AI RAG Engine, Gemini et Cloud Run.
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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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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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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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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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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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Les vérifications à faire avant de mettre un prompt en production.
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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.
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