IA Générative & LLMs Expert

RAG — Retrieval Augmented Generation

Créez des IA qui répondent sur vos documents internes avec précision et sans hallucinations.

2 jours (14h)

Durée

Expert

Niveau

Inter-entreprise

1 490 €

par personne · HT

Intra-entreprise

1 800 €/jour

forfait groupe · HT

À propos de cette formation

Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est la technique incontournable pour connecter les LLMs à votre base documentaire interne. Au lieu de fine-tuner un modèle coûteux, vous récupérez dynamiquement les informations pertinentes et les fournissez au LLM comme contexte. Cette formation pratique vous permet de construire un système RAG complet : ingestion de documents, chunking, embeddings, retrieval et génération — applicable à tout corpus (PDF, emails, bases de connaissance).

Objectifs pédagogiques

✓
Comprendre l'architecture RAG et ses variantes
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Ingérer et chunker des documents de différents formats
✓
Créer et requêter une base de données vectorielle
✓
Implémenter le retrieval sémantique avec reranking
✓
Évaluer la qualité d'un système RAG (RAGAS)

Programme détaillé

1 Architecture RAG

— RAG vs fine-tuning : quand utiliser quoi
— Pipeline : ingest → embed → retrieve → generate
— Naive RAG vs Advanced RAG

2 Ingestion documentaire

— Parsers : PDF, Word, HTML, emails
— Stratégies de chunking (fixe, sémantique)
— Métadonnées et filtrage

3 Embeddings et retrieval

— Modèles d'embeddings (OpenAI, BGE, E5)
— Chroma, Qdrant, pgvector
— Hybrid search (dense + sparse BM25)

4 Évaluation et optimisation

— Métriques RAGAS (faithfulness, relevancy)
— Reranking avec Cohere / cross-encoders
— Gestion du contexte long

Public cible

Développeurs et data scientists souhaitant construire des applications Q&A sur documents internes.

Prérequis

API LLM (OpenAI ou autre). Python avancé. Bases de vecteurs appréciées.

Cette formation fait partie d'un parcours

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Parcours

Développeur IA

5 formations · 13 jours (91h)

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