Pratique Python, IA Engineering et bien plus avec des exercices interactifs et des tests automatiques.
Tu as tes chunks dans une base vectorielle. Quand l'utilisateur pose une question, tu dois trouver les chunks les plus pertinents. C'est la recherche semantique …
Tu as toutes les briques : appel API, gestion de conversation, chargement de documents, chunking, base vectorielle, recherche. Maintenant tu vas les assembler en un …
Ton pipeline RAG fonctionne, mais est-ce qu'il repond bien ? En production, tu ne peux pas te contenter de "ca a l'air de marcher". Il …
Ton pipeline RAG est pret, il est evalue, il marche. Mais pour l'instant, tu l'utilises en tapant du code Python dans un terminal. Essaie de …
Derniere etape du projet : mettre ton assistant en ligne pour que tout le monde puisse l'utiliser. Streamlit Cloud est gratuit et deploy directement depuis …
Tu demarres un projet ambitieux : construire un agent web intelligent, dans le style de Perplexity. Un programme capable de chercher sur le web, lire …
Maintenant que tu sais definir des outils, passons a la partie magique : le LLM decide tout seul quel outil utiliser. Quand un utilisateur demande …
Ton agent a besoin d'yeux sur le web. Quand l'utilisateur demande "Quelles sont les dernieres nouvelles sur Python 3.13 ?", l'agent doit pouvoir chercher des …
Ton agent sait maintenant chercher sur le web. Mais les resultats de recherche ne donnent qu'un court extrait. Pour vraiment comprendre un sujet, l'agent doit …
Les LLM sont nuls en maths. Demande a ChatGPT de calculer 17.3 * 28.7 et il y a de bonnes chances qu'il se trompe. C'est …
Tu as les briques : des outils (recherche web, lecture de page, calculatrice) et un mecanisme pour les appeler (function calling). Maintenant il faut le …
Imagine que tu demandes a ton agent "Quelles sont les nouveautes de Python 3.13 ?" puis "Et celles de Python 3.12 ?" puis "Compare les …
A l'exercice precedent, tu as construit une boucle agent "a la main". Ca marche, mais des que le flux devient complexe (plusieurs chemins possibles, des …
Un agent intelligent ne traite pas toutes les questions de la meme facon. "Combien font 15% de 250 ?" devrait aller directement a la calculatrice, …
En production, tout peut echouer. L'API Tavily renvoie une erreur 429 (trop de requetes). Le serveur web que tu scrapes est en panne. L'API OpenAI …
Ce qui fait la force de Perplexity par rapport a ChatGPT, c'est la transparence. Chaque affirmation est accompagnee d'une source. L'utilisateur peut verifier, approfondir, ou …
Tu as construit un agent. Mais comment savoir s'il est bon ? En production, tu ne peux pas te contenter de le tester a la …
Ton agent est fonctionnel, mais pour le moment il vit dans un fichier Python qu'on execute dans un terminal triste. Pour en faire un vrai …
Felicitations, tu as toutes les briques. Il est temps de tout assembler. Dans cette derniere etape, tu vas creer une classe AgentWeb qui integre tout …
Tu demarres un projet ambitieux : construire ton propre Mini Claude Code. Un assistant IA en ligne de commande qui peut lire tes fichiers, ecrire …
Ton CLI sait recevoir des commandes, mais pour l'instant il ne fait rien d'intelligent. C'est comme avoir un telephone sans ligne. Il est temps de …
Claude Code peut lire n'importe quel fichier de ton projet pour comprendre ton code. Quand tu lui dis "corrige le bug dans app.py", il commence …
Quand tu demandes a Claude Code "montre-moi la structure du projet", il utilise un outil pour lister les fichiers. C'est comme faire un ls ou …
Claude Code ne fait pas que lire du code : il en ecrit aussi. Quand tu lui dis "cree un fichier utils.py avec une fonction …