Formation RAG

Cette formation RAG vous permettra de construire votre ChatGPT privé en alliant recherche d’informations et génération de texte sur des corpus documentaires personnalisés.

Au cours de ces trois jours, vous explorerez les bases de l’IA, des modèles comme GPT, BERT et LLaMA, jusqu’à l’architecture complète d’un RAG avec bases de données vectorielles et modèles sémantiques.

Vous apprendrez à :
- développer un RAG de zéro,
- à optimiser les données avec LlamaIndex,
- à créer des workflows via LangGraph,
- à intégrer des agents IA avec smolagents pour enrichir vos systèmes.

Grâce à de nombreuses mises en pratique, vous deviendrez opérationnel pour concevoir des applications IA performantes basées sur des RAG (Retrieval Augmented Generation).

Cette formation RAG s’adresse principalement aux développeur·euse·s, data scientists et ingénieur·e·s en intelligence artificielle souhaitant approfondir leurs compétences en IA appliquée.

Vous cherchez plutôt à maîtriser le fonctionnement des LLM ?

Alors notre formation LLM est faite pour vous !

Les objectifs

• Comprendre les fondements de l’IA, les LLM et leurs limites
• Développer une application RAG complète, de l’architecture à l’optimisation
• Maîtriser LlamaIndex pour l’indexation et LangGraph pour les workflows
• Intégrer dans le RAG des agents IA avec smolagents

Pré-requis

• Connaissances de base en programmation (Python recommandé)
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation RAG

Jour 1 : Initiation aux LLM et à l’architecture RAG

• Fondations et pratique de l’IA
  • Historique de l’IA
  • Qu’est-ce qu’un modèle IA, un LLM ?
  • Quelles sont les limites de l’IA ?
  • Découverte de google Collab
• Architecture et exploration des modèles d’IA
  • Découverte du transformer
    • Découverte des concepts de token, d’hyperparamètres et de couches
  • Comparatif des modèles actuellement sur le marché
    • GPT, BERT, LLaMA
• Découvrir l’architecture d’une application RAG
  • Présentation des différents éléments
    • base de donnée vectorielle
    • modèle sémantique
    • comparaison par proximité vectorielle

Mises en pratique :
- Utilisation d’un dataset HuggingFace
- Vectorisation et stockage des données
- Utiliser un modèle sémantique

Jour 2 : Implémenter un RAG de 0

• Développement d’un RAG
  • Assemblage des briques dans un pipeline RAG
  • Gestion des données et optimisation
    • Taille de l’embedding
    • Pré-traitement des données
    • Optimisation des hyperparamètres
  • Identification et résolution des problèmes courants
• LlamaIndex : Indexation et la gestion des données du RAG
  • Architecture de LLamaIndex
  • Concepts clefs
    • Structuration des données
    • Représentation vectorielle (embeddings)
    • Requêtes sémantiques
• Construire des workflows avec LangGraph
  • Architecture de LangGraph
  • Concepts clefs
    • Nœuds, arêtes et état persistants

Mises en pratique :
- Utilisation d’un LLM par API
- Assemblage des différents éléments du RAG
- Développement d’un chatbot sur base documentaire (PDF internes, base de connaissance)
- Création d’un premier flux LangGraph

Jour 3 : Intégration de la brique Agent

• Qu’est-ce qu’un agent IA?
  • Définition et rôle d’un agent IA
  • Application d’agents IA dans le RAG
• Intégrer des agents IA dans le RAG avec smolagents
  • Découvertes de smolagents
  • Approche modulaire et logique step-by-step
  • Intégration concrète dans le RAG

Mises en pratique :
- Utiliser un agent dans smolagent
- Créer son propre agent IA
- Intégrer smolagent dans notre RAG pour avoir un système capable de réfléchir et d’agir

Télécharger le programme

Le(s) formateur(s)

Éric HOUZELLE

Avec plus de dix ans d'expérience en tant que CTO, Éric a parcouru un chemin riche entre l’administration système, le développement et la data. Après avoir consolidé son expertise en administration réseau, il s'est spécialisé sur React, PHP (Symfony), ElasticSearch puis plus récemment l’IA en exploitant les modèles mis en œuvre par OpenAI, Mistral ou encore Hugging Face.

Présent à l’incubateur Euratech de Lille et membre actif du club IA, Éric n’est pas seulement un expert technique, mais aussi un entrepreneur ambitieux. En effet, il a fondé Hektore, une entreprise dédiée à rendre le coaching professionnel accessible à tous.

Dans ses formations, Éric vous fera partager son expertise avec pragmatisme et pédagogie. Ses formations sont pensées pour rendre l’IA et le développement accessibles et exploitables en entreprise !

Voir son profil détaillé

FAQ

A propos de Human Coders

Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :

• une certification Qualiopi, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
• de nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
• un manifeste pour garantir des formations à taille humaine, des formateurs passionnés, de véritables workshops...
• 165 formations au catalogue, 1641 sessions depuis nos débuts en 2012 avec une moyenne de satisfaction de 4,6/5
• 99% des participants qui se disent satisfaits de nos formations
• la possibilité de vous proposer un accompagnement personnalisé, du conseil ou un suivi après la formation