Les fondamentaux du RAG : connecter l'IA à ses documents

• Comprendre le principe du RAG pour connecter l’IA à ses documents
• Préparer un corpus documentaire exploitable par un assistant IA
• Évaluer la qualité des réponses produites à partir des sources

Développeurs, chefs de projet IA, data analysts, architectes SI

Connaître les bases du développement et des modèles de langage

• Définir le fonctionnement d’une recherche augmentée par génération
• Comprendre le rôle des embeddings et des bases vectorielles
• Découper les documents en segments adaptés à la recherche
• Nettoyer et structurer un corpus issu de PDF et de bases internes
• Construire un pipeline simple de recherche et de génération
• Rédiger des consignes qui obligent le modèle à citer ses sources
• Réduire les hallucinations quand le contexte documentaire manque
• Gérer les droits d’accès aux documents indexés par service
• Mesurer la pertinence des passages retrouvés et des réponses
• Planifier la mise à jour de l’index lorsque les documents évoluent

• Découper un corpus et justifier la taille des segments
• Tester un pipeline RAG sur quinze questions de référence
• Analyser trois réponses fausses et en identifier la cause

• Infographie de l’architecture d’un système de type RAG
• Check list de préparation d’un corpus documentaire à indexer
• Méthodologie d’évaluation des réponses d’un assistant RAG