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Leçons 1-2 gratuites Avancé

RAG et Bases de Connaissances IA

Maîtrise le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Embeddings, bases vectorielles, chunking et pipelines pour connecter l'IA à tes données.

8 leçons
2 heures 30
Certificat inclus

L’IA ne connaît pas tes documents

ChatGPT est brillant, mais il ne connaît pas ta documentation interne, tes procédures métier ni tes données client. Pose-lui une question sur ton entreprise et il invente la réponse — c’est ce qu’on appelle une hallucination.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) résout ce problème. Au lieu de se fier uniquement à sa mémoire, l’IA va chercher les informations pertinentes dans tes documents avant de répondre. Le résultat : des réponses précises, sourcées et fiables, basées sur tes propres données.

Ce cours te montre comment construire un système RAG de A à Z — des embeddings à la base vectorielle, du chunking au pipeline complet avec LangChain. Le tout en Python, avec du code que tu peux adapter à ton contexte.

Ce que tu vas apprendre

  • Expliquer l'architecture RAG et ses composants (retrieval, augmentation, generation)
  • Créer des embeddings vectoriels avec les API OpenAI et les modèles open-source
  • Implémenter une base de données vectorielle (ChromaDB, Pinecone, Qdrant)
  • Appliquer les stratégies de chunking et d'indexation pour optimiser la qualité du RAG
  • Construire un pipeline RAG complet avec LangChain et Python
  • Évaluer et optimiser les performances d'un système RAG en production

Programme du cours

Ce que dit la recherche
56%
de salaire en plus pour les professionnels maîtrisant l'IA
PwC 2025 AI Jobs Barometer
83%
des entreprises en croissance ont adopté l'IA
Salesforce SMB Survey
$3.50
de retour pour chaque dollar investi dans l'IA
Vena Solutions / Industry data
Ce que nous proposons
250+
Cours
Enseignants, infirmiers, comptables et plus
2
leçons gratuites par cours pour essayer
Compte gratuit pour commencer
9
langues avec certificats vérifiables
EN, DE, ES, FR, JA, KO, PT, VI, IT
Commencer maintenant

Questions fréquentes

Quels prérequis sont nécessaires ?

Python intermédiaire (fonctions, classes, pip), notions d'API REST et connaissance de base des LLMs (ChatGPT, Claude). Ce n'est pas un cours débutant.

Faut-il payer pour les outils utilisés ?

ChromaDB est gratuit et open-source. Les API OpenAI/Anthropic ont des coûts minimes (quelques centimes par test). Les alternatives open-source sont toujours présentées.

Le cours couvre-t-il les solutions no-code ?

Le cours est orienté code (Python + LangChain). Pour les solutions no-code, consulte nos cours sur les outils IA grand public.

Est-ce que je reçois un certificat ?

Oui, un certificat téléchargeable est délivré après avoir complété les 8 leçons et les quiz.

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