Présentation du cours
Techniques de découpage et d’embeddings : stratégies de chunking (fixe, sémantique, récursif, aware document), choix de modèles d’embeddings multilingues, déduplication, normalisation et indexation incrémentale.
Compare stratégies de chunking adaptées aux pipelines RAG et explique avantages/inconvénients selon structure documentaire.
Présente critères de sélection des modèles d’embeddings et enjeux multilingues pour des recherches vectorielles robustes.
Décrit méthodes de déduplication, normalisation et hachage de contenu pour éviter redondances et incohérences dans l’index.
Explique l’indexation incrémentale et les déclencheurs de ré-index pour maintenir la pertinence des données sans reposer l’intégralité du corpus.
Compétences et thèmes abordés
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