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
OPCO - Opérateurs de compétencesÉligible financement OPCO et plan de développement des compétences
3 190
EUR HT / participant
Éligible OPCO
  • Formation 100% 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

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

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