Formation intensive · 35h · experts LLM

RAG &
Pipelines.

De l’embedding à la production. Concevez, orchestrez et déployez des systèmes RAG robustes : retrieval hybride, chaînes LangChain / LlamaIndex, évaluation et monitoring en conditions réelles.

Niveau · Intermédiaire à avancé Format · 5j / 35h 100% en ligne AIF · OPCO

05^j

Jours intensifs
35 heures

LLM

Formateurs
praticiens

100^%

En ligne
+ replays & labs

— Programme

5 jours pour maîtriser le RAG

05 / Jours

— Fondations 01 / 05

01jour

Embeddings & bases vectorielles

• Principes du Retrieval-Augmented Generation
• Modèles d’embedding (OpenAI, Voyage, BGE, E5)
• Chunking strategies & preprocessing
• Chroma, Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector

— Retrieval 02 / 05

02jour

Retrieval avancé

• Recherche dense, sparse & hybride
• Reranking (Cohere, cross-encoders)
• Query expansion & multi-query
• Métadonnées, filtres & hybrid search

— Orchestration 03 / 05

03jour

LangChain & LlamaIndex

• Chaînes, agents & tools
• Index, retrievers & query engines
• RAG multi-sources & hierarchical
• Memory, callbacks & tracing

— Pipelines 04 / 05

04jour

Pipelines de production

• Ingestion batch & streaming
• Orchestration (Prefect, Airflow, Dagster)
• Caching, rate-limiting & fallbacks
• API FastAPI + streaming responses

— Production 05 / 05

05jour

Évaluation & déploiement

• Métriques RAG (faithfulness, relevance, context)
• Ragas, TruLens, LangSmith
• Observabilité, coûts & latence
• Projet final + feedback live

LangChain LlamaIndex OpenAI / Anthropic Pinecone Qdrant pgvector FastAPI Ragas LangSmith Prefect

— Modalités

Informations pratiques

04 / Volets

— Durée

5 jours
35 heures

— Format

100% en ligne
Zoom + labs + replays

— Niveau

Intermédiaire
à avancé

— Inclus

Notebooks & repos
+ attestation

— Suite / 03

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