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Formation RAG, GraphRAG & Agentic RAG

Concevez des systèmes RAG fiables, évaluables et adaptés aux données métier.

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Calendrier

Prochaines sessions

Dates Lundi 19 octobre 2026 – mardi 20 octobre 2026
Tarif1 480 € HT par personne
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Dates Lundi 21 décembre 2026 – mardi 22 décembre 2026
Tarif1 480 € HT par personne
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Dates sur mesure

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Objectifs

Ce que vous apprendrez

  • Concevoir un pipeline d’indexation et de recherche
  • Comparer recherche vectorielle, hybride et graphe
  • Mesurer la qualité de la récupération et des réponses
  • Construire un workflow Agentic RAG contrôlé

Prérequis

  • Python
  • Notions sur les LLM et les embeddings
  • Expérience API recommandée

Public concerné

Ingénieurs Machine Learning, data scientists, développeurs IA et architectes

Programme

2 jours de progression guidée et de pratique

Chaque partie combine explications, démonstrations, exercices et mise en application.

01

Jour 1 — Matin · Fondamentaux et premier pipeline RAG

  • Limites des LLM : connaissances figées, hallucinations et données privées
  • Comparer contexte long, fine-tuning et RAG selon le besoin
  • Architecture d’un système RAG : indexation, récupération et génération
  • Ingestion, parsing, stratégies de chunking et métadonnées
  • Embeddings, similarité vectorielle et indexation
  • Atelier : construire un premier pipeline RAG de bout en bout
02

Jour 1 — Après-midi · Retrieval avancé et réponses ancrées

  • Recherche par mots-clés avec TF-IDF et BM25
  • Recherche sémantique, bases vectorielles et indexation ANN
  • Recherche hybride et Reciprocal Rank Fusion
  • Filtrage par métadonnées et contrôle d’accès
  • Reranking avec cross-encoders
  • Réécriture, décomposition, multi-query et HyDE
  • Génération ancrée, citations et stratégies de refus
  • Atelier : améliorer le retrieval et la qualité des réponses sur un corpus réel
03

Jour 2 — Matin · Évaluation, observabilité et fiabilisation

  • Construire un jeu d’évaluation de référence
  • Métriques de retrieval : recall@k, precision@k et MRR
  • Métriques de réponse : fidélité, pertinence et précision/rappel du contexte
  • LLM-as-judge : usages, limites et calibration
  • Traces, journaux, suivi des erreurs et observabilité
  • Optimisation de la latence, des coûts et du cache
  • Sécurité des données et introduction aux patterns de RAG agentique
  • Atelier : mesurer, diagnostiquer et optimiser le pipeline
04

Jour 2 — Après-midi · Introduction au GraphRAG

  • Limites du RAG vectoriel pour les questions multi-hop et globales
  • Graphes de connaissances : entités, relations et modélisation
  • Extraction d’entités et de relations avec un LLM
  • Introduction à Neo4j et au langage Cypher
  • Recherche locale, recherche globale et parcours de graphe
  • Critères de choix entre RAG classique et GraphRAG
  • Atelier : construire un mini-pipeline GraphRAG et le comparer au retrieval vectoriel
À l’issue de la formation

Des compétences directement mobilisables

  • Construire un pipeline RAG complet
  • Combiner recherche lexicale, sémantique et hybride
  • Évaluer séparément le retrieval et la réponse
  • Diagnostiquer les erreurs avec des traces et des métriques
  • Prototyper un GraphRAG et justifier son usage
Votre projet

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Formation dans les locaux de votre entreprise partout en France, ou en visioconférence. Le programme peut être adapté à votre équipe.

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