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RAG & Agentic RAG : connecter les agents aux connaissances de l’entreprise
RAG & Agentic RAG : connecter les agents aux connaissances de l’entreprise
RAG & Agentic RAG : connecter les agents aux connaissances de l’entreprise
| Type(s) : | PD |
| Prérequis : | Compréhension des LLM, du prompting et des APIs. Notions de Python ou JavaScript fortement recommandées |
| Objectifs : | • Comprendre la chaîne complète d’un système RAG. • Concevoir ingestion, chunking, métadonnées et recherche. • Mettre en œuvre recherche sémantique, hybride et reranking. • Construire un agent qui décide quand et comment rechercher. • Évaluer précision, couverture et fidélité aux sources. |
| Durée : | 2 Jours – 14h |
Profil du formateur
Formateur consultant, expert, pédagogue et certifié dans son domaine
Méthode pédagogique
La formation est constituée d’apports théoriques et d’exercices pratiques. Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail pour la formation en présentiel, et la gestion en petit groupe (jusqu’à 8 stagiaires) permet un suivi individualisé et adapté. Durant les sessions de formation, un support pédagogique est remis aux stagiaires.
Votre formation est en distanciel
Vous munir : un ordinateur, une connexion internet, une adresse e-mail valide, un équipement audio (micro et enceintes ou casque), une Webcam (facultatif , dans l’idéal) un deuxième écran (facultatif, dans l’idéal)
Suivi, évaluation, sanction
Des tours de table permettent de suivre la progression du stagiaire au fur et à mesure de la formation. Un suivi de la formation est réalisé par une feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur. Un questionnaire de satisfaction et une validation des acquis sont complétés par chaque stagiaire en fin de formation.
Plan du cours
Fondamentaux RAG
- Préparation et nettoyage des documents.
- Chunking, embeddings, indexation et métadonnées.
- Recherche vectorielle, filtres et recherche hybride.
- Reranking et assemblage du contexte.
Qualité des réponses
- Citations, provenance et contrôle des sources.
- Réduction des réponses non fondées.
- Jeux de questions de référence et métriques.
Agentic RAG
- Décider si une recherche est nécessaire.
- Query rewriting, multi-query et routage de sources.
- Recherche itérative et clarification utilisateur.
- Combiner plusieurs corpus et outils de recherche.
Production
- Droits d’accès aux documents.
- Mise à jour des index et observabilité.
- Coûts, latence et choix d’architecture.
Travaux pratiques / projet
Construire un agent documentaire capable de router une question, rechercher dans plusieurs sources, citer ses références et signaler lorsqu’il ne dispose pas d’éléments suffisants.
