RAG : connecter un LLM à vos documents
Construisez un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) : préparation et découpage des documents, embeddings et bases vectorielles, recherche hybride et reranking, génération avec citations, évaluation et mise en production sécurisée.
Ce que vous allez apprendre
- Comprendre le principe, l'intérêt et l'architecture d'un RAG
- Préparer et découper des documents de façon adaptée
- Créer des embeddings et interroger une base vectorielle
- Améliorer la recherche et la génération avec citations
- Évaluer et déployer un RAG fiable et sécurisé
Présentation
Un LLM ne connaît pas vos documents internes, vos procédures ni les textes publiés après son entraînement. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, génération augmentée par la recherche) résout ce problème : on retrouve les passages pertinents dans vos documents, puis on les fournit au modèle pour qu'il réponde en s'appuyant dessus, avec des sources vérifiables.
Dans cette formation, vous apprendrez à :
- comprendre le principe et l'architecture d'un RAG ;
- préparer, nettoyer et découper vos documents ;
- créer des embeddings et utiliser une base vectorielle ;
- améliorer la recherche (hybride, reranking, filtres) et la génération (citations, refus) ;
- évaluer et déployer un RAG de façon fiable et sécurisée.
Le fil rouge : un assistant qui répond aux questions des agents d'une caisse de sécurité sociale à partir des textes réglementaires, circulaires et procédures internes.
Compétences acquises
Prérequis
- Avoir suivi le cours LLM ou en connaître les bases
- Bonne pratique de Python
Programme
4 modules · 8 leçons
1Comprendre le RAG2 leçons
•Connaître le principe et l'architecture.
- Pourquoi le RAG ?20 min
- L'architecture d'un RAG25 min
- 1 exercice(s)
- 1 mini-test
2Préparer les documents et les embeddings2 leçons
•Construire un index de qualité.
- Extraction, nettoyage et découpage25 min
- Embeddings et bases vectorielles20 min
- 1 exercice(s)
- 1 mini-test
3Améliorer la recherche et la génération2 leçons
•Obtenir des passages pertinents et des réponses fiables.
- Recherche hybride, reranking et requêtes25 min
- Générer des réponses fiables avec citations20 min
- 1 exercice(s)
- 1 mini-test
4Évaluer et déployer2 leçons
•Mesurer la qualité et mettre en production de façon sûre.
- Évaluer un système RAG25 min
- Déployer un RAG sécurisé et maintenable20 min
- 1 exercice(s)
- 1 mini-test
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