Formation RAG : Retrieval Augmented Generation en Production en 2 Jours
Déployez un RAG en production en 2 jours : embeddings, bases vectorielles, chunking, reranking, évaluation et pipelines. Pour développeurs seniors, finançable OPCO.
À l'issue de cette formation, vous serez capable de déployer un système RAG production-ready avec évaluation de qualité et optimisation continue.
Ce que vous devez savoir
- Maîtrise d'un langage de programmation (Python, JavaScript, Java ou Go)
- Connaissance des APIs REST et du format JSON
- Notions de base sur les LLM (prompting, tokens, embeddings)
- Expérience avec les bases de données (SQL ou NoSQL)
- Confort avec le terminal et Git
À qui s'adresse cette formation
Développeurs senior, tech leads et architectes souhaitant implémenter des systèmes RAG robustes et les déployer en production.
Programme détaillé
Pipeline RAG fondamental
Introduction au RAG
- Pourquoi le RAG : limites des LLM, hallucinations, données propriétaires
- RAG vs fine-tuning : quand utiliser chaque approche
- Architecture RAG : ingestion, indexation, retrieval, generation
- Démonstration live : un RAG fonctionnel en 15 minutes
Exercice : Analyser un cas d'usage RAG dans votre contexte et définir l'architecture cible
Ingestion et chunking
- Document loaders : PDF, HTML, Markdown, CSV, bases de données
- Stratégies de chunking : fixed-size, recursive, semantic, par document
- Metadata enrichment : titre, source, date, catégorie
- Preprocessing : nettoyage, normalisation, déduplication
Exercice : Implémenter un pipeline d'ingestion multi-format avec chunking optimisé
Embeddings et vector stores
- Modèles d'embeddings : OpenAI, Cohere, Mistral, open source (BAAI/bge)
- Bases vectorielles : Pinecone, Qdrant, Chroma, Weaviate, pgvector
- Indexation : batch vs streaming, mise à jour incrémentale
- Dimensionnalité et performance : choisir le bon modèle d'embeddings
Exercice : Configurer un vector store et indexer une base documentaire réelle
Retrieval et generation
- Similarity search : cosine, dot product, euclidean distance
- MMR (Maximal Marginal Relevance) : diversifier les résultats
- Hybrid search : combiner recherche vectorielle et full-text
- Prompt templates pour la génération : contexte, instructions, formatting
Exercice : Pipeline RAG complet sur une base documentaire réelle avec recherche hybride
Optimisation et production
Reranking et filtrage
- Cross-encoder reranking : améliorer la pertinence des résultats
- Metadata filtering : filtrer par date, catégorie, source
- Contextual compression : réduire le bruit dans les chunks récupérés
- Score thresholds : définir des seuils de confiance
Exercice : Ajouter un reranker et du filtrage à votre pipeline RAG
Évaluation
- Framework RAGAS : faithfulness, relevance, precision, recall
- Métriques de retrieval : hit rate, MRR, NDCG
- Human evaluation : construire un jeu de test et évaluer manuellement
- Regression testing : détecter les régressions de qualité
Exercice : Mettre en place une suite d'évaluation automatique avec RAGAS
Patterns avancés
- Multi-query RAG : reformuler la question pour améliorer le retrieval
- HyDE (Hypothetical Document Embeddings) : générer un document hypothétique
- Parent-child chunks : stocker des chunks fins, récupérer des contextes larges
- Agentic RAG : un agent qui raisonne sur le retrieval et itère
Exercice : Implémenter un Agentic RAG avec multi-query et parent-child chunks
Production et monitoring
- Caching : cache de résultats et cache d'embeddings
- Incremental indexing : mettre à jour le vector store sans tout réindexer
- Monitoring : latence, coûts, qualité des réponses en production
- Cost optimization : réduire les appels API et optimiser les embeddings
Exercice : Système RAG avec reranking, évaluation automatique et monitoring de production
Évaluation & certification
Méthode d'évaluation
Évaluation continue par les formateurs + projet fil rouge évalué en fin de formation
Certification
Attestation de compétences Better People
Livrables
- Pipeline RAG production-ready avec évaluation
- Suite de tests RAGAS automatisée
- Dashboard de monitoring RAG
- Accès à la communauté alumni Better People
Pourquoi se former au RAG ?
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est la technique la plus utilisée pour faire parler les LLM sur des données internes d’entreprise. Plutôt que de fine-tuner un modèle coûteux, le RAG récupère les documents pertinents et les injecte dans le contexte du LLM pour générer des réponses précises et sourcées.
En 2026, 85% des applications IA en production utilisent une forme de RAG. Mais la différence entre un POC et un système production-ready réside dans le chunking, le reranking, l’évaluation et le monitoring — exactement ce que cette formation couvre.
Better People propose la formation RAG la plus orientée production en France, avec des exercices sur données réelles dans votre langage de prédilection. Groupes de 8 participants maximum, financement OPCO éligible.
Ce que vous apprendrez
- Construire un pipeline RAG complet : ingestion, chunking, embeddings, retrieval, generation
- Choisir et configurer les bases vectorielles (Pinecone, Qdrant, pgvector)
- Optimiser la qualité avec le reranking, le filtrage et les patterns avancés (HyDE, Agentic RAG)
- Évaluer systématiquement avec RAGAS : faithfulness, relevance, precision
- Déployer en production avec caching, incremental indexing et monitoring
Formations complémentaires
Agents IA
Concevez et déployez des agents IA autonomes en 2 jours. Architectures ReAct, orchestration multi-agents, mémoire, outils et mise en production. Formation inter/intra pour développeurs seniors, finançable OPCO.
LangChain
Maîtrisez LangChain en 2 jours : chains, agents, RAG, mémoire et déploiement en production avec LangServe et LangSmith. Framework de référence pour les LLM, finançable OPCO.
MCP Servers
Maîtrisez les serveurs MCP en 1 jour : connectez vos agents IA à des APIs, bases de données et outils. Protocole d'Anthropic. OPCO éligible.
Questions fréquentes
Better People propose la formation RAG la plus orientée production en France : 2 jours couvrant l'intégralité du pipeline (embeddings, chunking, vector stores, reranking, évaluation) avec des exercices sur données réelles. Groupes de 8 maximum, financement OPCO possible.
Notre formation couvre le déploiement complet : choix du vector store, incremental indexing, caching, monitoring et optimisation des coûts. Vous repartez avec un pipeline RAG production-ready.
En 2 jours intensifs, vous maîtrisez les fondamentaux et les patterns avancés (multi-query, HyDE, Agentic RAG). À l'issue de la formation, vous avez un pipeline RAG fonctionnel avec évaluation automatique.
Oui, Better People est organisme de formation déclaré. Nous vous accompagnons dans les démarches de prise en charge OPCO. Contactez-nous pour un devis personnalisé.
Nous couvrons Pinecone, Qdrant, Chroma, Weaviate et pgvector. Les exercices pratiques utilisent principalement Qdrant et pgvector, mais les concepts sont transposables à n'importe quelle base vectorielle.
Nous proposons des exercices spécifiques en Python, JavaScript/TypeScript, Java et Go. Les concepts et patterns RAG sont identiques, seule l'implémentation varie selon votre langage.
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