Comment utiliser RAG avec LangGraph pour améliorer les réponses d’un LLM
Автор: Century
Загружено: 2025-08-27
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Dans cette vidéo, nous explorons comment *RAG (Retrieval-Augmented Generation)* améliore les *LLMs (Large Language Models)* en leur permettant d’aller chercher des informations récentes et pertinentes avant de générer une réponse.
👉 Github codes : https://github.com/centurylectures/Ag...
#ai #agenticai #inteligenciaartificial #agent #aiagents #llm #deeplearning #automation #web3 #languagemodels #streamlit #langchain #langgraph #huggingface
📌 Ce que vous allez apprendre :
✅ Pourquoi les LLMs classiques ont des limites (connaissances figées, hallucinations, retrainings coûteux).
✅ Comment RAG permet à l’IA de récupérer des informations fraîches depuis des sources externes.
✅ Les trois étapes clés de RAG : **Retrieval, Augmentation et Generation**.
✅ Un tutoriel pratique utilisant *LangGraph**, **RAG* et un *LLM de Hugging Face* (sans clé API requise !).
🎯 À la fin de cette vidéo, vous saurez comment améliorer un LLM avec RAG pour créer un assistant IA plus fiable et plus intelligent !
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