Vous voulez devenir ingénieur en IA générative en 2026 ? Voici votre feuille de route pédagogique complète. L’IA générative se développe rapidement. Mais pour réussir, un ingénieur GenAI ne consiste pas à suivre 50 cours ou à apprendre chaque nouveau framework. Voici 10 compétences essentielles que je recommande de maîtriser, dans le bon ordre.
1 Transformateurs et principes fondamentaux du LLM.
Commencez par comprendre l’architecture derrière les modèles de langage modernes. apprendre:. Architecture du transformateur et attention personnelle.
Requête, clé et valeur (Q/K/V).
Attention et masquage multi-têtes.
Tokenisation, fenêtres contextuelles et encodage de localisation.
Comment les études LLM génèrent des réponses.
Bases de codes :
2 Implémentations et bases de données vectorielles.
Comprendre comment les machines représentent et récupèrent les informations sémantiques. apprendre:. Intégrations de texte et similarité sémantique.
Similitude cosinus, produit scalaire, distance euclidienne.
Recherche approximative du voisin le plus proche.
Indexation vectorielle et recherche de similarité.
Bases de données vectorielles telles que FAISS, Chroma et Pinecone.
רוהיט נגי. אלגוריתמים של מסדי נתונים וקטוריים:. רוהיט נגי. הטבעות וקטוריות:. Satyajit Patnaik. יישום מעשי:.
3 Ingénierie rapide et sorties structurées.
הנדסה מהירה היא לא רק כתיבת הוראות טובות יותר. מדובר בעיצוב אינטראקציות אמינות עם מודלים של שפה. ללמוד:. הנחיה לאפס יריות ומספר יריות
Directives système et ingénierie du contexte.
Sorties JSON intégrées.
Modèles et optimisation rapides.
Lecture et vérification des outils.
4 Génération améliorée de récupération (RAG).
RAG היא אחת הגישות המעשיות ביותר לבניית יישומי GenAI ארגוניים. ללמוד:. בליעת מסמכים וחתיכה
La génération empreinte.
Récupération sémantique et hybride.
Filtrage et reclassement des métadonnées.
יצירת תגובה מבוססת.