Advanced Retrieval Augmented Generation
What you'll learn
- You will learn how to increase the robustness of you LLM calls by implementing structured outputs, acing, caching and retries
- How to generate synthetic data to establish a baseline for your RAG system, even if your RAG system don't have users yet
- How to filter out redundant generated data
- How to make all your LLM calls faster AND cheaper using asynchronous Python and caching
- How to not be held back by OpenAI rate limits
Requirements
- Have Docker installed on your machine
- Access to a modern powerful laptop with python installed or a Google Drive account
- Working experience as a Software Engineer, preferrably more than two years
- At least intermediate Python Programming or the ability to learn it fast (eg: Seniority in another Programming Language)
- Willing to spend about ten dollars for running the LLM calls (either locally or through OpenAI)
- Access to pro version of ChatGPT (or equivalent)
- Basic of data science (precision, recall, pandas)
- Ability to debug by yourself, especially typos (we will use async code, you must be comfortable reading tracebacks)
- You know what RAG means and have already implemented Basic or Naive RAG in a tutorial, at least
Description
Master Advanced Retrieval Augmented Generation (RAG) with Generative AI & LLM
Unlock the Power of Advanced RAG Techniques for Robust, Efficient, and Scalable AI Systems
Course Overview:
Dive deep into the cutting-edge world of Retrieval Augmented Generation (RAG) with this comprehensive course, meticulously designed to equip you with the skills to enhance your Large Language Model (LLM) implementations. Whether you're looking to optimize your LLM calls, generate synthetic datasets, or overcome common challenges like rate limits and redundant data, this course has you covered.
What You'll Learn:
Implement structured outputs to enhance the robustness of your LLM calls.
Master asynchronous Python to make your LLM calls faster and more cost-effective.
Generate synthetic data to establish a strong baseline for your RAG system, even without active users.
Filter out redundant generated data to improve system efficiency.
Overcome OpenAI rate limits by leveraging caching, tracing, and retry mechanisms.
Combine caching, tracing, and retrying techniques for optimal performance.
Secure your API keys and streamline your development process using best practices.
Apply advanced agentic patterns to build resilient and adaptive AI systems.
Course Content:
Introduction to RAG and Structured Outputs: Gain a solid foundation in RAG concepts and learn the importance of structured outputs for agentic patterns.
Setup and Configuration: Step-by-step guidance on setting up your development environment with Docker, Python, and essential tools.
Asynchronous Execution & Caching: Learn to execute multiple LLM calls concurrently and implement caching strategies to save time and resources.
Synthetic Data Generation: Create high-quality synthetic datasets to simulate real-world scenarios and refine your RAG system.
Advanced Troubleshooting: Master debugging techniques for async code and handle complex challenges like OpenAI rate limits.
Requirements:
A modern laptop with Python installed or access to Google Drive.
Experience as a software engineer (2+ years preferred).
Intermediate Python programming skills or ability to learn quickly.
Basic understanding of data science (precision, recall, pandas).
Access to a pro version of ChatGPT or equivalent LLM tools.
Who Should Enroll:
Software engineers with experience in basic RAG implementations who want to advance their skills.
Data scientists and AI professionals looking to optimize their LLM-based systems.
Developers interested in mastering the latest RAG techniques for robust, scalable AI solutions.
Join this course today and transform your AI systems with the latest Advanced RAG techniques!
Who this course is for:
- Software Engineer with at least 2 years of Experience
- Beginners can follow the video but won't be able to replicate the practical part (They can still learn a lot)
- Data Scientists / Analysts with at least 2 years of Experience
Instructor
- 4.5 Instructor Rating
- 959 Reviews
- 7,310 Students
- 8 Courses
Rémi Connesson est un autodidacte en Machine Learning et Intelligence Artificielle. Des bases de Python jusqu'au Deep Learning , il s'est formé et a pratiquement tout appris en suivant des cours en ligne. Après avoir lancé avec succès son activité de Freelance en IA il y a 2 ans, il décide de rendre la pareille et d'à son tour proposer des cours en lignes pour aider les pays francophones à prendre la vague de l'IA.
Diplômé d'une grande école d'ingénieur, il en sort à une époque où, excepté dans les écoles d'élites dont il ne fait pas parti, les cursus académiques n'ont pas encore attrapé le tournant de l'Intelligence Artificielle.
Résultat, malgré son diplôme flambant neuf, il part litéralement de zéro en IA. Curieux à propos du domaine qu'il sent d'avenir, il décide de faire des recherches sur les manières de débuter dans le milieu et se heurte très vite à des réponses péremptoires décourageantes :
- "Il faut faire au moins 8 ans d'études pour faire de l'IA"
- "Il faut un QI plus élevé que celui d'Einstein"
- "Il faut absolument tout connaître en maths, en programmation et même en neurologie."
Amoureux de l'effort, de l'apprentissage de nouvelles compétences et de l'acquisition efficace de connaissances, il décide malgré tout de tenter sa chance et de se mettre au boulot.
Très vite, il se rend compte que c'est effectivement très difficile et décide alors de privilégier la pratique et procéder différement des autres apprentis Data Scientist.
Et ce travail a payé, car il ne lui a fallu que 4 mois après avoir écrit son premier "import sklearn" pour réussir à obtenir un stage de R&D Deep Learning dans une fintech parisienne à la pointe de l'intelligence artificielle et de la computer vision dans le domaine bancaire.
Ce stage lui permit de réaliser à quel point le domaine était passionnant. Mais également de réaliser qu'il lui restait énormément à apprendre.
Après ce stage, Rémi continue son apprentissage en autodidacte grâce à des formations étrangères à distance et choisit de se lancer en freelance pour pouvoir se mettre à la pratique rapidement et travailler sur le plus de sujets d'IA possibles. En moins d'un an il obtient ses premiers clients IA et peux vivre du freelancing.
Depuis, épanoui et toujours convaincu que l'Intelligence Artificielle est un domaine d'avenir, il décide d'aider le plus de personnes possibles à se former à l'IA. Pour ce faire, il lance avec un ami une association bénévole qui vise à permettre aux plus de gens possible de se lancer dans l'IA. Les conférences, workshops et cours gratuits qu'il organise dans ce cadre confirment sa passion pour l'enseignement.
Peu après, il se lance dans la formation professionnelle et devient lead formateur pour "l'École IA" créée par Microsoft et Simplon et professeur du cours de l'option d'approfondissement Data Science & Machine Learning à l'ECE Paris.
Désormais, il vous révèle les conseils et techniques qui lui ont permis d'apprendre l'Intelligence Artificielle et à percer dans la Data Science en autodidacte, ici, sur Udemy.