LLM & RAG : Maîtrisez l'intégration de modèles de langage en entrepris

Pourquoi se former à llm & architecture rag

un développeur est chargé d'intégrer un copilote ia à une application existante, mais les réponses manquent de pertinence. la formation llm & architecture rag lui permet de construire un système qui fournit des informations précises, basées sur des données internes. vous améliorez directement la qualité des interactions.

Repères de marché sur intelligence artificielle

Chiffres issus de nos 153 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 452 à 3 030 €
Durée moyenne: 3.8 jours
Parcours certifiants: 97 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Comprendre les principes fondamentaux des LLM et de leurs architectures sous-jacentes
Maîtriser les étapes clés de la conception d'une architecture Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Sélectionner et évaluer les modèles d'embeddings et les bases de données vectorielles adaptés
Implémenter un pipeline RAG complet, de l'ingestion de données à la génération de réponses
Optimiser les performances et la pertinence des réponses générées par un système RAG
Identifier les défis et les bonnes pratiques de déploiement des LLM et RAG en production

Public concerné

Développeurs et ingénieurs logiciels
Data scientists et Machine Learning Engineers
Architectes IA et cloud
Chefs de projet techniques en IA
Experts en traitement automatique du langage naturel (TALN)

Programme type

Module 1 - Fondamentaux des LLM et Écosystème

Introduction aux modèles de langage de grande taille (LLM) : histoire, principes, architectures clés (GPT, Llama)
Fonctionnement des transformeurs, attention et auto-attention
Méthodes de fine-tuning et d'adaptation des LLM (PEFT, LoRA)
Principes de l'ingénierie de prompt (prompt engineering) avancée
Présentation des frameworks majeurs (LangChain, LlamaIndex) et leurs composants
Évaluation des LLM : métriques de performance et de qualité

Module 2 - Architecture Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Introduction au concept de RAG : motivations, avantages et cas d'usage
Composants d'une architecture RAG : indexation, récupération (retrieval), génération
Techniques d'ingestion et de préparation de données pour le RAG (chunking, nettoyage)
Modèles d'embeddings : fonctionnement, choix et évaluation
Bases de données vectorielles (vector databases) : types, implémentation et requêtes sémantiques
Stratégies de récupération avancées (multi-hop, hybride, re-ranking)

Module 3 - Implémentation et Optimisation d'un Système RAG

Conception et développement d'un pipeline RAG avec des frameworks (LangChain, LlamaIndex)
Intégration des LLM open source et propriétaires dans une architecture RAG
Gestion des coûts et optimisation des performances (latence, throughput)
Mise en œuvre des mécanismes de sécurité, de confidentialité et de conformité
Monitoring et maintenance d'un système RAG en production
Cas pratiques et ateliers d'implémentation sur des plateformes cloud

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Prérequis

Maîtrise de Python et de ses bibliothèques standards (NumPy, Pandas)
Bases solides en Machine Learning et en Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN)
Connaissance des concepts fondamentaux des API REST et de l'environnement cloud (AWS, Azure ou GCP)

Modalités

Durée: 3 à 5 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 3 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, blended
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Un certificat de réalisation de la formation est généralement délivré par l'organisme. Certaines formations peuvent préparer à des certifications éditeurs spécifiques (ex: Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate) ou indépendantes, mais cela varie selon l'organisme.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›Quel est le profil typique des participants à cette formation ?

cette formation s'adresse aux développeurs, data scientists, architectes ia et chefs de projet techniques. elle est conçue pour les experts en traitement automatique du langage naturel.

›Quel niveau de compétence est requis pour suivre la formation LLM et RAG ?

vous devez avoir une bonne compréhension des concepts de programmation et de l'apprentissage automatique. une familiarité avec python est attendue.

›Quelle est la durée moyenne d'une formation sur l'architecture RAG et quels formats sont disponibles ?

les durées varient de deux à cinq jours, selon les organismes. des formats en présentiel ou à distance sont proposés, avec des sessions inter-entreprises ou intra-entreprise.

›Existe-t-il des certifications reconnues pour cette compétence et cette formation peut-elle être financée ?

il n'y a pas de certification unique pour cette compétence, mais certains organismes délivrent des attestations. cette formation peut être éligible à des dispositifs de financement comme le cpf ou l'opco.

Comment on sélectionne les organismes llm & architecture rag

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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