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[Agentic RAG & Mistral AI] Construisez un assistant conversationnel avec LangChain et LlamaIndex
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Dans cette nouvelle vidéo, je passe Mistral Large au banc d'essai pour le développement d'un Assistant RAG multi-agents en utilisant LangChain et LlamaIndex.
Je montre également l'intégration de LangSmith pour le monitoring et de TruLens afin de mesurer la qualité du RAG avec le RAG Triade.
Dans une 1ère partie, je présente l'actualité de ces frameworks: nouveaux modèles et function calling pour Mistral AI, refonte des API pour LangChain et les fonctionnalités de RAG avancé comme l'automerging et le sliding-window pour LlamaIndex
Chapitres:
0:00 Introduction
1:05 Démo de l'assistant RAG
3:12 Les nouveautés Mistral AI et LangChain
5:40 Présentation de LlamaIndex et du RAG Triad
7:39 Début session live coding
9:50 Intégration de LangChain dans mistral découverte
12:20 Présentation du projet RAG Assistant
13:48 Agent RAG avec LangChain
18:33 Ajout de LangSmith pour le monitoring
21:56 Agent RAG avec LlamaIndex
26:53 Mesure de la qualité avec le RAG Triad et TruLens
28:10 Conclusion
Je montre également l'intégration de LangSmith pour le monitoring et de TruLens afin de mesurer la qualité du RAG avec le RAG Triade.
Dans une 1ère partie, je présente l'actualité de ces frameworks: nouveaux modèles et function calling pour Mistral AI, refonte des API pour LangChain et les fonctionnalités de RAG avancé comme l'automerging et le sliding-window pour LlamaIndex
Chapitres:
0:00 Introduction
1:05 Démo de l'assistant RAG
3:12 Les nouveautés Mistral AI et LangChain
5:40 Présentation de LlamaIndex et du RAG Triad
7:39 Début session live coding
9:50 Intégration de LangChain dans mistral découverte
12:20 Présentation du projet RAG Assistant
13:48 Agent RAG avec LangChain
18:33 Ajout de LangSmith pour le monitoring
21:56 Agent RAG avec LlamaIndex
26:53 Mesure de la qualité avec le RAG Triad et TruLens
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