AvancéDistancielÉligible OPCO

Formation RAG & Knowledge Management Entreprise

Architecturer un moteur de recherche conversationnel sur le corpus interne de votre entreprise

Cette formation avancée de 4 jours vous apprend à architecturer, déployer et maintenir un système RAG d'entreprise capable d'ingérer des corpus complexes (PDF, tableaux, images, code) et de répondre avec citations vérifiables. Vous y traitez les vraies difficultés : multi-tenant, permissions, fraîcheur des données, évaluation continue et coûts maîtrisés.

4 jours (28h)

6-12 participants

11 modules

Français

Éligible financement OPCO et plan de développement des compétences

3 190

EUR HT / participant

Éligible OPCO

Formation à distance en visioconférence
Repository GitHub avec corpus de test fourni
Crédits cloud (GCP) inclus pour les ateliers
Groupes de 4 à 8 participants maximum (format atelier intensif)
Laptop requis : 16 Go RAM minimum, Python 3.11+, Docker

Éligible financement OPCO et plan de développement des compétences

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Objectifs de la formation

Maîtriser les stratégies de chunking pour documents complexes (PDF, tableaux, images)

Implémenter du retrieval hybride (BM25 + dense + reranking) en production

Architecturer un RAG multi-tenant avec permissions granulaires

Mettre en place une évaluation rigoureuse (Ragas, golden datasets, A/B testing)

Optimiser coûts et latence (caching, embeddings, modèles)

Déployer un RAG agentique avec auto-correction

Programme détaillé (11 modules)

Comprendre la sémantique vectorielle : similarité cosinus vs Euclidienne, dimensions et trade-offs. Comparer text-embedding-3, voyage-3, Cohere, BGE, Gemini Embedding. Atelier : benchmarker 5 modèles d'embedding sur un dataset français spécialisé.

Public cible

Développeurs back-end seniors
Data engineers
ML engineers
Tech leads
Architectes logiciels
AI Engineers expérimentés

Prérequis

Expérience confirmée en Python (3+ ans)
Notions de bases de données (SQL et vectorielles)
Connaissance d'au moins un framework LLM (LangChain, LlamaIndex)
Compréhension des embeddings et de la recherche sémantique
Expérience d'au moins un projet IA en production

Votre formateur

Anis Barr

Lead AI Engineer

Notre lead IA possède une expertise reconnue en intelligence artificielle avec plusieurs années d'expérience en data et IA. Il conçoit et déploie des solutions agentiques innovantes pour les plus grands groupes mondiaux.

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