Description
Formation pour construire des assistants qui répondent sur la documentation de l’entreprise (RAG) et des agents avec LangChain, en utilisant des modèles qui tournent sur tes serveurs. Les documents restent chez toi et chaque réponse cite sa source ou reconnaît qu’elle n’en a pas.
Informations sur la formation
| Code SIXE : SXIA05 | Catégorie : Intelligence artificielle / RAG et agents |
| Modalité : En ligne et en présentiel | Durée : 2 jours |
Pour qui
Développeurs et architectes qui doivent mettre un assistant sur des manuels, des contrats ou des procédures internes sans envoyer ces documents à un service externe.
Prérequis
Python, API REST et JSON. Avoir déjà utilisé un modèle de langage aide, mais aucune expérience de LangChain n’est nécessaire.
Ce que tu vas apprendre
- Préparer les documents : extraire texte et tableaux des PDF avec Docling, les découper et garder la page d’origine de chaque fragment.
- Récupérer ce qu’il faut : embeddings, recherche vectorielle et par mots-clés, et filtres pour que chaque utilisateur ne voie que ce qu’il a le droit de voir.
- Répondre avec les sources : des chaînes LangChain qui citent le fragment utilisé et s’abstiennent quand il n’y a pas de preuve.
- Ajouter des outils : un agent LangGraph qui interroge l’index et d’autres API, avec des limites d’étapes et de permissions.
- Mesurer : un jeu de questions à réponse connue pour vérifier si chaque changement améliore ou dégrade l’assistant.
Tu t’exerces sur 25 documents d’exemple, avec des versions contradictoires et des questions sans réponse, et tu repars avec un assistant qui tourne sur un modèle local.
Ce que tu emportes
- Une ingestion de documents avec provenance et permissions.
- Un assistant RAG avec LangChain et un modèle local.
- Une batterie de 30 questions pour tester chaque changement.
Si tu préfères que nous le mettions en place, c’est notre service de mise en œuvre de RAG avec Docling. Et pour comprendre pourquoi un RAG finit par répondre avec des données périmées, nous l’expliquons dans cet article.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation ?
2 jours.
Est-elle en ligne ou en présentiel ?
Les deux : dans tes locaux ou à distance, avec un formateur en direct.
Que dois-je savoir avant de commencer ?
Python, API REST et JSON. Avoir déjà utilisé un modèle de langage aide, mais aucune expérience de LangChain n’est nécessaire.
Fonctionne-t-elle avec des modèles locaux ou faut-il OpenAI ?
Les deux. La formation utilise un modèle local et explique ce qui change en passant à une API externe.
Le RAG supprime-t-il les hallucinations ?
Non. On mesure la récupération, la fidélité aux sources et l’abstention, et on en tire des critères d’acceptation.
Peut-on l’adapter à mon équipe ?
Oui. Nous adaptons les exemples et les travaux pratiques aux outils et aux processus de l’équipe, et elle peut être combinée avec d’autres formations en IA.
