> Formations > Intelligence Artificielle > IA pour la DSI > Modèle LLM et architecture RAG > Formation Créer un assistant IA sur vos données avec le RAG > Formations > Intelligence Artificielle > Formation Créer un assistant IA sur vos données avec le RAG
Formation Créer un assistant IA sur vos données avec le RAG
Formation pratique - 3j
- 21h00 - Réf. ARG
|
Télécharger le programme
Partager cette formation
 | Construire un assistant IA capable de répondre à partir d’un corpus documentaire métier |
| Mettre en œuvre une architecture RAG intégrant Embeddings et recherche vectorielle |
| Optimiser la pertinence des réponses grâce à la recherche hybride et au Prompt Engineering |
| Définir une stratégie d’industrialisation et d’évolution d’un système RAG |
Public concerné
Développeurs, ingénieurs, data analysts, consultants techniques et professionnels souhaitant concevoir des assistants IA exploitant des données internes ou documentaires.
Prérequis
Connaissances de base en développement web JavaScript ou
TypeScript
. Aucune connaissance préalable en intelligence artificielle n’est requise.
Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Programme de la formation
1 Concevoir un premier assistant IA basé sur des documents
- Comprendre les principes du Retrieval-Augmented Generation et ses cas d’usage
- Mettre en place une interface de dialogue connectée à un modèle de langage
- Charger et préparer un corpus documentaire exploitable par un assistant IA
- Découvrir les mécanismes de découpage des données et de préservation du contexte
Travaux pratiques
Création d’un premier assistant capable de répondre à partir d’un corpus documentaire simple.
2 Structurer les données et mettre en œuvre la recherche vectorielle
- Comprendre le principe des Embeddings et de la similarité sémantique
- Mettre en place une recherche vectorielle adaptée à un corpus métier
- Régler les paramètres de recherche tels que la taille des chunks et le top-k
- Identifier les limites fonctionnelles d’un système RAG de base
Travaux pratiques
Amélioration de la qualité des réponses par ajustement des paramètres de recherche.
3 Améliorer la pertinence des réponses avec le Prompt Engineering
- Comprendre le rôle du prompt dans un système RAG
- Structurer un prompt augmenté avec contraintes et contextualisation
- Analyser les cas d’échec et les réponses imprécises ou incomplètes
- Mettre en œuvre des stratégies d’amélioration de la qualité des réponses
Travaux pratiques
Optimisation des prompts et analyse comparative des résultats obtenus.
4 Mettre en œuvre une recherche hybride performante
- Comprendre les principes de la recherche lexicale et du moteur BM25
- Comprendre les principes de la recherche lexicale et du moteur BM25
- Combiner recherche vectorielle et recherche par mots-clés
- Identifier les bénéfices et limites des approches hybrides
- Découvrir les principes du RAG itératif pour enrichir les réponses
Travaux pratiques
Implémentation d’une recherche hybride et mesure des gains de pertinence.
5 Exploiter les données réelles dans un assistant IA
- Intégrer des données métier issues de sources réelles et hétérogènes
- Découvrir les principes des données structurées et du StructRAG
- Connecter un assistant IA à une base de données simple
- Identifier les contraintes techniques liées aux données d’entreprise
Travaux pratiques
Construction d’un assistant IA connecté à un jeu de données métier.
6 Structurer une démarche d’industrialisation d’un RAG
- Identifier les limites d’un prototype et les besoins d’industrialisation
- Évaluer les enjeux de performance, qualité et sécurité des réponses
- Définir une stratégie d’évolution progressive d’un assistant IA
- Construire une feuille de route d’amélioration et de déploiement
Travaux pratiques
Elaboration d’une roadmap opérationnelle pour industrialiser un projet RAG.
Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.
Horaires
Les formations ont lieu de 9h à 17h30, avec une pause de 1h à 1h30 pour le déjeuner.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les formations de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.
PARTICIPANTS
Développeurs, ingénieurs, data analysts, consultants techniques et professionnels souhaitant concevoir des assistants IA exploitant des données internes ou documentaires.
PRÉREQUIS
Connaissances de base en développement web JavaScript ou
TypeScript
. Aucune connaissance préalable en intelligence artificielle n’est requise.
COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum cinq à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.
MODALITÉS D’ÉVALUATION
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.
ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, vous pouvez joindre notre équipe PSH par e-mail à l’adresse psh-accueil@orsys.fr.
Développeurs, ingénieurs, data analysts, consultants techniques et professionnels souhaitant concevoir des assistants IA exploitant des données internes ou documentaires.
PRÉREQUIS
Connaissances de base en développement web JavaScript ou
TypeScript
. Aucune connaissance préalable en intelligence artificielle n’est requise.
COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum cinq à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.
MODALITÉS D’ÉVALUATION
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
• Les moyens pédagogiques et les méthodes d’enseignement utilisés sont principalement : aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices pour les formations pratiques, études de cas ou présentation de cas réels pour les séminaires de formation.
• À l’issue de chaque formation ou séminaire, ORSYS fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
• Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a bien assisté à la totalité de la session.
• Les moyens pédagogiques et les méthodes d’enseignement utilisés sont principalement : aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices pour les formations pratiques, études de cas ou présentation de cas réels pour les séminaires de formation.
• À l’issue de chaque formation ou séminaire, ORSYS fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
• Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a bien assisté à la totalité de la session.
MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.
ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, vous pouvez joindre notre équipe PSH par e-mail à l’adresse psh-accueil@orsys.fr.
Ce programme est une création originale, conçu par les équipes pédagogiques d'ORSYS Formation. Toute reproduction, représentation, adaptation ou exploitation, totale ou partielle, sans autorisation préalable écrite d'ORSYS, est strictement interdite. ORSYS se réserve le droit d'engager toute action nécessaire à la protection de ses droits de propriété intellectuelle.
Dates et lieux
Sélectionnez votre lieu ou optez pour la classe à distance puis choisissez votre date.
Classe à distance
Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie
Ce programme est une création originale, conçu par les équipes pédagogiques d'ORSYS Formation. Toute reproduction, représentation, adaptation ou exploitation, totale ou partielle, sans autorisation préalable écrite d'ORSYS, est strictement interdite. ORSYS se réserve le droit d'engager toute action nécessaire à la protection de ses droits de propriété intellectuelle.