Embeddings, vector search and RAG¶
Chapter 4 gave you tokens and the attention mechanism that turns them into contextualized representations; Chapter 5 gave you the HTTP discipline for calling a model endpoint. Neither chapter told you what to do with a pile of documents an LLM has never seen — Relay's 40,000-SKU catalogue at Nordwind Parts, or the 80 policy PDFs that say what happens when a customer wants to return a defective bearing. …
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Tu lis ici l'aperçu libre. Avec un compte gratuit (30 secondes, sans carte), tu lis en entier les chapitres de base : l'introduction à la pile agentique, Python moderne pour l'IA, Java moderne pour l'IA et la boucle d'agent. Les LLM de l'intérieur, le RAG, les outils et MCP, la mémoire, le multi-agents, les frameworks, la production, les exercices, les quiz corrigés et les solutions font partie du manuel complet.