Formateur RAG et LangChain pour équipes de développement

Parcours

Le formateur possède une pratique des applications d’IA générative orientées recherche documentaire. Il a développé un assistant français et arabe combinant LangChain, embeddings SBERT, recherche lexicale BM25, ChromaDB et FastAPI. Son travail couvre également l’évaluation de la fiabilité des réponses avec RAGAS.

Cet accompagnement vise les développeurs qui souhaitent passer d’un prototype conversationnel à une application RAG structurée. L’accent est placé sur la chaîne complète : préparation des documents, découpage, indexation, recherche hybride, génération de réponses et évaluation. Le contenu permet aussi d’aborder les limites d’un assistant documentaire et les moyens de les rendre visibles aux utilisateurs.

Le parcours type part d’un corpus documentaire et fait construire les étapes d’une application : représentation des documents, recherche des passages pertinents, orchestration avec LangChain, exposition d’un service via FastAPI et mise en place de critères d’évaluation. Les ateliers s’appuient sur une logique de projet et peuvent intégrer des documents d’exemple adaptés au contexte professionnel.

Approche pédagogique

1. 1Cadrage du corpus, des utilisateurs et des questions visées
2. 2Préparation et structuration des documents
3. 3Mise en œuvre de la recherche lexicale et sémantique
4. 4Orchestration du flux RAG avec LangChain
5. 5Exposition d’un service d’inférence avec FastAPI
6. 6Évaluation des réponses et analyse des limites

Publics accompagnés

• Développeurs Python
• Équipes IA générative
• Data scientists
• Équipes produits numériques

Secteurs d’intervention

Ses 4 formations