Formation RAG Avancé et Agents Intelligents : Architectures, Graphes et Déploiement

Qu’est-ce que le RAG avancé et ses déclinaisons ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine récupération d’informations et génération de texte par des modèles de langage. Ses déclinaisons récentes - RIG, GraphRAG, StructRAG - repoussent les limites de la contextualisation et du raisonnement : elles introduisent des mécanismes de graphes de connaissances, de structuration sémantique et d’apprentissage dynamique, permettant de construire des agents intelligents plus autonomes et performants.

Pourquoi suivre une formation RAG avancé et Agents intelligents ?

Avec la multiplication des LLM open source et l’essor de l’ingénierie des prompts, savoir concevoir des systèmes RAG avancés est devenu un avantage concurrentiel majeur. Cette formation intensive de 3 jours apporte une maîtrise concrète des architectures RAG modernes, des graphes de connaissances, et des mécanismes d’agents IA orchestrés, le tout dans une approche projet et production.

Objectif opérationnel :

Savoir concevoir, optimiser et déployer des architectures RAG avancées et des agents intelligents intégrant des graphes et des stratégies de raisonnement automatisées.

Objectif pédagogiques :

À l'issue de cette formation RAG Agents Intelligents, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :

• Comprendre les architectures avancées RAG (RIG, GraphRAG, StructRAG)
• Intégrer des graphes de connaissances dans un pipeline de génération
• Concevoir des agents intelligents à mémoire et raisonnement dynamique
• Optimiser les performances et la précision des modèles
• Déployer et superviser un système RAG complet en production

Public :

Ce cours s'adresse aux développeurs IA, ingénieurs machine learning, data scientists, architectes techniques et consultants IA souhaitant passer du RAG de base à des architectures avancées et industrialisées.

Prérequis :

Une bonne maîtrise de Python et des LLMs (LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, etc.) sont nécessaires pour suivre cette formation. Des connaissances de base en vector stores et retrieval augmentés sont également attendues. La formation RAG et Fine Tuning d'un LLM (RAFT) constitue la porte d'entrée idéale.

Évolution du RAG vers le RIG et StructRAG

Optimisation et évaluation des pipelines RAG

Graphes de connaissances et intégration dans le RAG

StructRAG et hiérarchisation des connaissances

Agents RAG autonomes : de la théorie à la pratique

Mise en production et monitoring

Outils utilisés : LangChain, LlamaIndex, Neo4j, Weaviate, FastAPI, Docker. 70 % de la formation est dédiée à la pratique et à la conception de projets complets.