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Intelligence artificielle et data

Formation Développement d’applications RAG avec des modèles de langage au Maroc

Concevez une application qui interroge des documents internes à l’aide d’un modèle de langage et de la génération augmentée par récupération (RAG). La formation couvre l’ingestion, la recherche, l’évaluation des réponses et la mise à disposition via API.

PythonFastAPILangChainQdrant
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Compétences visées

Ce que vous saurez mettre en pratique

01Construire un pipeline d’ingestion et de découpage de documents
02Générer et indexer des embeddings
03Mettre en œuvre une recherche sémantique et hybride
04Relier un modèle de langage à une base documentaire
05Évaluer la pertinence et la fidélité des réponses
06Exposer un prototype RAG via une API

Programme indicatif

Module 1

Architecture d’une application RAG et limites des modèles de langage

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 2

Préparation, découpage et métadonnées des documents

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 3

Embeddings et indexation vectorielle

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 4

Recherche sémantique, filtres et récupération hybride

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 5

Génération augmentée et citations de sources

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 6

Évaluation, tests et amélioration du système

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 7

API et démonstrateur d’assistant documentaire

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Public concerné

Développeurs Python, ingénieurs IA et data, équipes produit souhaitant créer des assistants documentaires.. Le niveau final, les prérequis et les exercices sont ajustés après qualification des demandes du groupe.

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