–> Formations Logiciels > Intelligence Artificielle > Le RAG avec vos Prompts – Module 5
Type :
Durée :
1/2 journée (3,5 heures)
Prérequis :
Avoir le Module3, chaînes de pensée, injecter le raisonnement pas à pas validé.
Public visé :
Toute personne souhaitant intégrer l’IA dans ses processus métiers, comme les professionnels dans des secteurs comme le marketing, l’informatique, RH, IT, santé, gestion de projet.
Objectifs :
Monter un RAG express (retrieval‑augmented).
Indexer et interroger des documents.
Gérer chunks, embeddings et citations.
Mesurer qualité et coûts.
Moyens pédagogiques et techniques :
Chaque personne dispose d’un ordinateur et d’un accès internet Filaire/Wifi très haut débit, toutes nos salles de formation sont climatisées. Nos formations sont présentielles ou distancielles s’appuyant sur l’alternance des présentations théoriques et la mise en pratique au travers de cas concrets. Pour les sessions à distance : Connexion Internet stable, casque audio, et environnement de travail sans distractions recommandés. Nos groupes de 3 à 5 participants sont accompagnés par nos formateurs expérimentés et à l’issue de cette formation, des supports de cours numériques, ressources pédagogiques et fiches techniques sont fournis…
Mode préparatoire :
Avant chaque action de formation « Module 5 – RAG express, connecter vos données en 60 minutes », nous pouvons vous proposer un entretien préalable téléphonique et/ou un rendez-vous. Celui-ci est effectué pour nous permettre de déterminer les besoins attendus. Cela nous permet de définir un parcours de formation pertinent et efficace. Le formateur effectue la validation des acquis au fur et à mesure de l’utilisation, avec des études de cas, des mises en situation et des discussions ouvertes sur les apprentissages et les défis rencontrés.
Dates de formations
…
Contenu de la formation Module 5 – RAG express, connecter vos données en 60 minutes
non contractuel, pouvant être modifié sans préavis pour raison d’évolution et d’adaptation
Principe du RAG
- Étape 1 – Retrieval : requête vecteur → top‑k passages.
- Étape 2 – Generation : l’IA s’appuie sur les passages pour répondre.
- Métaphore : « le bibliothécaire trouve, le rédacteur rédige ».
Préparer ses sources de vérité
- Identifier les documents à forte valeur (FAQ, rapports).
- Chunking : découper en morceaux pertinents.
- Vector DB : demo rapide (ex. : Chroma ou Pinecone free tier).
- Mise à jour : cron ou webhook.
Construire le template de prompt RAG
- Variables : {question}, {context}, {format}.
- Fenêtre de contexte dynamique : tronquer si besoin.
- Fallback si aucun passage trouvé.
Atelier – RAG en 60 min
- Import de 5 documents PDF d’exemple.
- Indexation et test de 3 questions.
- Benchmark : précision baseline vs RAG (% d’amélioration).
- Livrable : mini‑pipeline + tableau de résultats.
