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15h de coaching individuel. LangChain, Claude, Supabase, Pinecone. Du document brut au chatbot sourcé. Finançable OPCO, France Travail.
Nos partenaires et clients :
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Un coaching adapté à vous,
pas un cours générique
Chaque programme est construit autour de vos besoins réels. Vous ne suivez pas un cursus pré-fait — on construit le vôtre.
Appel gratuit de 30 min — sans engagement
Maîtrisez le RAG de A à Z
Après 15h de coaching sur mesure, vous saurez concevoir, développer et déployer un pipeline RAG complet. Du document brut à la réponse sourcée et fiable.
Construire un pipeline RAG complet
Ingestion de documents, chunking, embeddings, vector store (Pinecone, Supabase pgvector)... Maîtrisez chaque étape du pipeline pour connecter l’IA à vos données d’entreprise.
Recherche sémantique & embeddings
Allez au-delà de la recherche par mots-clés. Comprenez les embeddings, la similarité cosinus et le reranking pour retrouver les informations les plus pertinentes dans vos documents.
Déployer un chatbot sourcé en production
Créez un assistant IA qui répond à partir de VOS données avec des sources vérifiables. LangChain, Claude API, gestion du contexte et évaluation de la qualité des réponses.
Vos coachs experts RAG
Des praticiens qui déploient du RAG en production, pas des théoriciens.
Avis & témoignages
Retrouvez ci-dessous les avis et témoignages de nos élèves concernant nos formations.
Ces avis sont issus de Google.
Programme détaillé : 15H pour maîtriser le RAG
5 modules progressifs, des fondamentaux à la mise en production. Chaque module est adapté à votre stack et vos données.
Fondamentaux du RAG
Architecture RAG, différence avec le fine-tuning, cas d’usage en entreprise. Comprenez pourquoi le RAG est la méthode standard pour connecter un LLM à vos données internes.
Ingestion & chunking
Extraction de documents (PDF, HTML, bases SQL), stratégies de découpage (fixed-size, recursive, semantic). Apprenez à préparer vos données pour un retrieval optimal.
Embeddings & vector stores
Modèles d’embeddings (OpenAI, Cohere, open-source), bases vectorielles (Pinecone, Supabase pgvector, Chroma). Indexation, métadonnées et recherche hybride.
Retrieval & reranking
Stratégies de retrieval avancées : recherche hybride (dense + sparse), reranking avec Cohere, filtrage par métadonnées, gestion du contexte et des fenêtres.
Projet RAG complet
Coaching individuel sur VOTRE projet. Déployez un chatbot RAG fonctionnel sur vos données avec LangChain, Claude API et évaluation de la qualité des réponses (RAGAS).
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Les outils que vous maîtriserez
LangChain, Claude API, Pinecone, Supabase pgvector. Les outils standard de l'écosystème RAG.
Claude
ChatGPT
Supabase
GeminiPour qui ?
Bases en développement (Python ou JS) requises. La formation s'adapte à votre niveau et votre stack.
Les solutions de financement disponibles
Investissez dans votre avenir sans contrainte financière.
Nous vous accompagnons pour trouver la solution qui vous correspond :
Financement avec le CPF
Utilisez vos droits à la formation pour financer jusqu'à 100% de votre parcours
Financement via l'OPCO
Votre employeur peut prendre en charge votre formation via l'OPCO.
Financement France Travail
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Paiement en plusieurs fois
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Questions fréquentes
Tout ce que vous devez savoir sur notre formation RAG.
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